Thecacheproperty is Boolean, whereTruespecifies that caching is used. The default isFalse. Whencache=True, you cannot make the following changes: append or insert cases, add or delete variables, change the variable type. The value of thecacheproperty can be modified over the life of aDatasetob...
functools.cached_property在 Python 3.8 及更高版本中可用,允许您缓存类属性。评估属性后,将不会再次评估。 functools.cache functools.cache用作装饰器,能够根据输入缓存函数的返回值。它在 Python 3.9 及更高版本中可用。 缓存大小是无限制的。 from functools import cache @cache def fibonacci(n): if n < 2...
可以通过在lru_cache()上堆叠property()来实现类似cached_property()的效果。 请参阅我该如何缓存方法调...
def cache_property(func): cache = {} def wrapper(*args, **kwargs): if func.__name__ not in cache: cache[func.__name__] = func(*args, **kwargs) return cache[func.__name__] return wrapper 使用这个装饰器,可以将其应用于需要缓存结果的属性上。例如: 代码语言:txt 复制 class MyClas...
用于设置属性值的方法,必须定义在@property方法下面。 classMyClass:def__init__(self, value): self._x = value@propertydefx(self):returnself._x@x.setterdefx(self, value): self._x = value *2c = MyClass(5)print(c.x)# 输出5c.x =10print(c.x)# 输出20 ...
它本质上是一个装饰器:@lru_cache(maxsize, typed),我们可以用它来装饰函数。 maxsize告诉装饰器缓存的最大大小。如果我们不想设置大小,那么只需将其设置为None。 typed用于指示是否要将输出缓存为可以比较不同类型值的相同值。 当我们期望相同的输入产生相同的输出时,这是有效的。
This code stacks @property on top of @cache. The combination of both decorators builds a cached property that prevents changes:Python >>> from circle_v7 import Circle >>> circle = Circle(42.0) >>> circle.diameter # With delay 84.0 >>> circle.diameter # Without delay 84.0 >>> circle....
其实很多时候你去调用一个模块的功能时会遇到单下划线开头的(socket._socket,sys._home,sys._clear_type_cache),这些都是私有的,原则上是供内部调用的,作为外部的你,一意孤行也是可以用的,只不过显得稍微傻逼一点点 python要想与其他编程语言一样,严格控制属性的访问权限,只能借助内置方法如__getattr__,详见面向...
'_lru_cache_wrapper', '_lt_from_ge', '_lt_from_gt', '_lt_from_le', '_make_key', '_unwrap_partial', 'cached_property', 'cmp_to_key', 'get_cache_token', 'lru_cache', 'namedtuple', 'partial', 'partialmethod', 'recursive_repr', 'reduce', 'singledispatch', 'singledispatchmethod...
@lru_cache:用于缓存函数的结果,以提高函数调用的性能。 @wraps:用于保留原始函数的元数据,如文档字符串和函数名。 示例代码: fromfunctoolsimportwrapsdefmy_decorator(func):@wraps(func)defwrapper(*args,**kwargs):print("在调用函数之前执行一些操作")result=func(*args,**kwargs)print("在调用函数之后执行...