deflru_cache(maxsize=128,typed=False):ifisinstance(maxsize,int):# 如果maxsize为负数,则设置maxsize=0,也就是无缓存ifmaxsize<0:maxsize=0elifcallable(maxsize)andisinstance(typed,bool):# maxsize没有传入,直接传入的是用户定义函数user_function,maxsize=maxsize,128# 调用_lru_cache_wrapper创建wrapper...
importmathfromfunctoolsimportlru_cache,cache@lru_cache(512)defheavy_math_func(x:float):returnmath.pow(math.pi,0.123456789*math.exp(math.sin(x)-1)*x/1.1) 这样就将默认的128改成512。 lru_cache的其他功能 lru_cache 允许你在运行时以编程方式控制各个函数缓存的行为。 如果你想检查给定函数缓存的统计...
def_lru_cache_wrapper(user_function, maxsize, typed, _CacheInfo):# Constants shared by all lru cache instances:sentinel =object()# unique object used to signal cache missesmake_key = _make_key# build a key from the function argumentsPREV, NEXT, KEY, RESULT =0,1,2,3# names for the ...
定义一个递归装饰器来做函数的缓存。 importtimedefcache_decorator(func): cache_dict = {}defdecorator(arg):try:returncache_dict[arg]exceptKeyError:returncache_dict.setdefault(arg, func(arg))returndecorator@cache_decoratordeffibonacci(n):ifn <2:return1else:returnfibonacci(n -1) + fibonacci(n -2)...
functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False) 该函数是一个装饰器,为函数提供缓存功能。在下次以相同参数调用时直接返回上一次的结果 例如生成第n个斐波纳契数这种慢速递归函数适合使用lru_cache importdatetimedeffibonacci(n):"""斐波那契函数"""ifn<2:returnnreturnfibonacci(n-2)+fibonacci(n-1)if__name__...
cache.append(self(n - 1) + self(n - 2)) return self.cache[n] # fib = Fib() # fib(10) == 89 这些方式毕竟还是有点繁琐,这时候就到本文的主角登场了,functools.lru_cache,看一下它的文档。 代码语言:shell 复制 Signature: lru_cache(maxsize=128, typed=False) Docstring: Least-recently-...
译:《This is not interview advice: a priority-expiry LRU cache without heaps or trees inPython》 《这不是面试建议:在Python中实现的无堆或树的优先级到期LRU缓存》 原文地址:https://death.andgravity.com/lru-cache 我们将要Python标准库实现一个LRU(least recently used)缓存,具有优先级和到期时间。这是...
使用@lru_cache 装饰器来提高性能; 扩展@lru_cache 装饰器的功能并使其在特定时间后过期。 就像先前实现的缓存方案一样,Python 中的 @lru_cache 装饰器存储也是使用字典来做为存储对象的,它将函数的执行结果缓存在字典的 key 里面,该 key 由对该函数的调用(包括函数的参数)组成,这就意味着这些函数的参数必须是...
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...
但是,正如您可能已经猜到的那样,由于 dict 是可变的,因此不可散列, @functools.lru_cache 无法修饰我的函数。那么我该如何克服呢? 如果它只需要标准库类和方法,则加分。理想情况下,如果它在标准库中存在某种我从未见过的 frozendict 会让我开心。 PS: namedtuple 只能在不得已的情况下使用,因为它需要大的语法转...