expensive_compute.cache_clear() # 清空缓存3. 底层原理(简述) @cache 等价于 @lru_cache(maxsize=None),即不限容量的 LRU 缓存。 内部维护一个字典,把函数参数元组映射到返回值。 每次调用时,先检查字典中是否已有对应 key,若有则命中(hit)并返回,否则执行函数并把结果存入字典(miss)。
Python中的lru_cache是一种内置的函数装饰器,用于实现缓存机制。它可以用于优化计算密集型函数的性能,避免重复计算,提高程序的执行效率。 lru_cache的作用是将函数的输入参数和对应的...
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...
import lru_cache:: from functoools import lru_cache 2. 给函数添加@lru_cache装饰器。 通过查看源码,可以看到lru_cache函数签名如下: def lru_cache(maxsize=128, typed=False): 其中maxsize 参数表示缓存的最多结果数,默认是128。如果计算结果超过128,则遵循Least-recently-used (LRU)原则,将最近使用次数...
1.1 lru_cache提供的功能 lru_cache缓存装饰器提供的功能有: 缓存被装饰对象的结果(基础功能) 获取缓存信息 清除缓存内容 根据参数变化缓存不同的结果 LRU算法当缓存数量大于设置的maxsize时清除最不常使用的缓存结果 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...
Python的functools模块中的lru_cache装饰器实现了LRU缓存策略，使用起来非常简单。1.基本语法 maxsize参数指定缓存可以存储的最大条目数，当达到此上限时，会优先移除最久未使用的缓存项。2.实际示例：斐波那契数列 递归计算斐波那契数列是缓存机制效果的经典演示：运行结果可能如下：这个例子清晰地展示了缓存带来的巨大性能...
从Fun（c）tools中导入lru_cache 把c放进括号中有点像一个蹩脚的笑话，因为这样functools就变成了fun tools（有趣的工具），使用缓存当然很有趣！这里无需过多解释。导入lru_cache并用它来装饰一个函数，该函数将生成斐波那契数。装饰函数意味着将该函数与缓存函数包装在一起，随后每当调用fib_cache函数时，都将...
lru_cache(maxsize=1)defread_config(): config = configparser.ConfigParser() config.read("config.ini")return configconfig = read_config() # 读取配置文件，缓存配置信息print(config.get("section", "option"))磁盘文件缓存对于频繁读取同一磁盘文件的过程，可以使用 lru_cache 缓存读取内容，避免...
classFib:cache=[1,1]def__call__(self,n):ifn>len(self.cache)-1:self.cache.append(self(n-1)+self(n-2))returnself.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。
如果一个函数需要反复多次调用(尤其是递归调用),且后面调用中需要用到前面调用时已经计算过的值,可以使用修饰器函数functools.lru_cache为被调函数增加一个全局缓存(或称记忆体)来临时记录这些数据。增加缓存之后,如果待计算的值之前已经计算过且仍在缓存中则直接返回,通过引入少量空间来避免大量重复计算,从而获得更高...