1. 用法说明 functools.cache和functools.lru_cache都是Python标准库functools模块提供的装饰器,用于缓存函数的计算结果,以提高函数的执行效率。 举一个简单的例子: from functools import lru_cache import timeit @lru_cache def factorial(n): return n * fact
目录 收起 python中的@cache与lru_cache 1. 什么是 @cache 2. 基本用法 3. 底层原理(简述) 4. 与 @lru_cache 的区别 5. 注意事项 6. 示例演示 python中的@cache与lru_cache 1. 什么是 @cache @cache 是Python 标准库 functools 模块在 3.9 版本中新增的装饰器。 它用于对无参或带参但基于...
`functools.lru_cache` 是 Python 标准库 `functools` 模块中的一个装饰器,用于为函数添加缓存功能。LRU 代表 "Least Recently Used"(最近最少使用),这意味着缓存会自动管理存储的条目,当缓存达到最大容量时,会优先删除最久未使用的条目。这种机制确保了缓存的空间得到了合理利用,避免了无限制增长。 三、`lru_ca...
Python缓存lru_cache的介绍和讲解 一、前言 我们经常谈论的缓存一词,更多的类似于将硬盘中的数据存放到内存中以至于提高读取速度,比如常说的redis,就经常用来做数据的缓存。 Python的缓存(lru_cache)是一种装饰在被执行的函数上,将其执行的结果缓存起来,当下次请求的时候,如果请求该函数的传参未变则直接返回缓存起来...
1.基本用法 from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=128) def expensive_function(x): print(f"Calculating {x}...") return x * x 在这个例子中,expensive_function是一个假设的计算开销较大的函数。通过使用@lru_cache(maxsize=128)装饰器,Python 会缓存最多 128 次的函数调用结果。当相同...
functools.lru_cache函数作用：functools.lru_cache 是Python标准库中的一个装饰器，用于实现缓存机制，可以提高函数的执行效率。LRU（Least Recently Used）缓存是一种常见的缓存算法，它会缓存最近使用的函数调用结果，当相同的参数再次调用函数时，直接返回缓存的结果，而不会重新执行函数体。参数 maxsize：用于指定缓存...
从列出的功能可知,python自带的lru_cache缓存方法可以满足我们日常工作中大部分需求, 可是它不包含一个重要的特性就是,超时自动删除缓存结果,所以在我们自制的my_cache中我们将实现缓存的超时过期功能。 1.2 cache的核心部件 在作用域内存在一个相对全局的字典变量cache={} ...
在Python中,内置的缓存装饰器可以帮助我们提高函数或属性的性能。这些装饰器包括@lru_cache、@cache和@cached_property。本文将介绍它们的用法和区别。
`lru_cache`的基本用法 使用`lru_cache`非常简单,只需要在函数定义上方加上`@lru_cache`装饰器即可。例如,考虑一个计算斐波那契数列的函数: ```python from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=None) def fibonacci(n): if n < 2: