使用修饰器函数functools.lru_cache()时可以设置缓存大小,通过参数maxsize设置最多缓存多少个数据,当缓存中的数据达到最大数量时会删除最近最少使用的一个,腾出空间存放新数据。设置参数maxsize为None表示不限制缓存大小,不删除旧值,缓存所有数据,此时等价于另一个修饰器函数cache()。 下面以计算组合数的帕斯卡公式cni...
如果不使用 @functools.lru_cache(None) 测试将会超时。 cache 简介 Python 内置模块 functools 提供的高阶函数 @functools.cache 是简单轻量级无长度限制的函数缓存,这种缓存有时称为 "memoize"(记忆化)。它是 3.9 新版功能,是在 lru_cache 缓存基础上简化了的对无限长度缓存。 记忆化 记忆化(英语:memoization)是...
使用修饰器函数functools.lru_cache时可以设置缓存大小,通过参数maxsize设置最多缓存多少个数据,当缓存中的数据达到最大数量时会删除最近最少使用的一个,腾出空间存放新数据。设置参数maxsize为None表示不限制缓存大小,不删除旧值,缓存所有数据,此时等价于另一个修饰器函数cache。 下面以计算组合数的帕斯卡公式cni(n,i...
如果你不设置这个参数,或者将其设置为 None,那么缓存的大小就没有上限。 typed:如果你将这个参数设置为 True,那么 lru_cache 就会根据输入参数的类型分别进行缓存。也就是说,1 和1.0 尽管在 Python 中是相等的,但它们会被当成两个不同的输入进行缓存。默认情况下,typed 参数是 False。 from functools import ...
functools.lru_cache是 Python 标准库中提供的一个装饰器,用于缓存函数的结果,以加快函数的执行速度。使用@functools.lru_cache(maxsize=None)装饰器来应用lru_cache,其中maxsize参数用于指定缓存的最大容量,默认为None表示不限制缓存大小。以下是一个示例代码: ...
1deflru_cache(maxsize=128, typed=False):2"""Least-recently-used cache decorator.34If *maxsize* is set to None, the LRU features are disabled and the cache5can grow without bound.6...7""" maxsize 代表被lru_cache装饰的方法最大可缓存的结果数量(被装饰方法传参不同一样,则结果不一样;如...
maxsize: 这是缓存的最大容量。如果设置为None,缓存将无限增长。一般来说,设置一个合理的缓存大小有助于平衡内存使用和性能。 typed: 如果设置为True,将根据不同的参数类型分别缓存结果。默认情况下,lru_cache不区分参数的类型。 性能提升的实例 让我们通过一个更复杂的示例来观察性能提升。假设我们有一个需要大量...
LRU (Least Recently Used) 是缓存置换策略中的一种常用的算法。当缓存队列已满时，新的元素加入队列时...
@lru_cache(maxsize=None) # 不限制缓存大小 deffibonacci(n): if n <= 1: return n else: return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2) result = fibonacci(50) # 非常快速 使用缓存,计算斐波那契数列的值变得非常迅速,即使是大数值。 7. 适用场景 ...
- **maxsize**: 这是缓存的最大容量。如果设置为`None`,缓存将无限增长。一般来说,设置一个合理的缓存大小有助于平衡内存使用和性能。 - **typed**: 如果设置为`True`,将根据不同的参数类型分别缓存结果。默认情况下,`lru_cache`不区分参数的类型。