1deflru_cache(maxsize=128, typed=False):2ifisinstance(maxsize, int):3ifmaxsize <0:4maxsize =05elifmaxsizeisnotNone:6raiseTypeError('Expected maxsize to be an integer or None')78defdecorating_function(user_function):9wrapper =_lru_cache_wrapper(user_function, maxsize, typed, _CacheInfo)...
python 标准库中的 functools.lru_cache 装饰器实现了一个 LRU 算法的缓存,用来缓存方法所有参数与返回值的对应关系,用来提升一个方法频繁用相同参数调用场景下的性能。 关于 python 的闭包与装饰器,参考此前的文章:python 的闭包特性 python 中的装饰器及其原理 3.1. 简化后源码 下面是抽取简化后的 python 标准库...
❶ 注意,必须像常规函数那样调用 lru_cache。这一行中有一对括 号:@functools.lru_cache()。这么做的原因是,lru_cache 可以 接受配置参数,稍后说明 ❷ 这里叠放了装饰器:@lru_cache() 应用到 @clock 返回的函数上。 这样一来,执行时间减半了,而且 n 的每个值只调用一次函数: $ python3 fibo_demo_lru...
简介:在Python中,`functools`模块提供了一个非常有用的装饰器`lru_cache()`,它实现了最近最少使用(Least Recently Used, LRU)缓存策略。 在Python中,functools模块提供了一个非常有用的装饰器lru_cache(),它实现了最近最少使用(Least Recently Used, LRU)缓存策略。当函数被调用时,其结果会被缓存起来,以便在后...