使用lru_cache的最佳实践 仅对需要频繁计算的函数使用缓存。 调整缓存的大小以适应内存限制。 谨慎使用typed参数和自定义key函数,确保它们符合需求。 6. 示例:使用lru_cache优化斐波那契数列计算 一个实际示例,演示如何使用lru_cache来优化斐波那契数列的计算: from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=None)...
cache_clear()清空所有的缓存 cache_info()返回一个包含缓存状态的命名元组,包含以下几个字段 hits缓存命中的次数 misses缓存未命中的次数 maxsize缓存的最大容量 currsize当前缓存的使用量 本质上,这个lru_cache装饰器是通过空间换取时间的方式来提高程序的性能,所以lru_cache装饰器并不适合所有的场景: 合适的场景 ...
然后我们再次调用 foo(4),由于这个结果已经在缓存中,所以这次是缓存命中,调用 foo.cache_info(),我们可以看到缓存命中的次数变成了 1。 最后,我们调用 foo.cache_clear() 清空了所有的缓存,再次调用 foo.cache_info(),我们可以看到当前缓存的使用量变成了 0。 以上,我们介绍了 functools.lru_cache 装饰器的使用...
currsize=3)foo(4)print(foo.cache_info())# 输出:CacheInfo(hits=1, misses=4, maxsize=3, currsize=3)foo.cache_clear()print(foo.cache_info())# 输出:CacheInfo(hits=0, misses=0, maxsize=3, currsize=0)
Functools.lru_cache装饰器是Python中一个强大的工具,可用于缓存函数的输出结果,以提高程序性能。通过使用LRU缓存策略,它能够有效管理缓存大小,确保最常使用的结果得以保留。 Python的标准库中有许多强大的工具和装饰器,用于提高程序性能和减少计算时间。functools.lru_cache装饰器就是其中之一。它可以用来缓存函数的输出...
在上述代码中,我们定义了一个斐波那契数列的函数fibonacci,并使用lru_cache装饰器将其缓存到内存中。每次调用fibonacci函数时,如果参数相同,则直接返回缓存的结果,否则进行计算并更新缓存。 如果需要清理内存缓存,可以使用functools.lru_cache的cache_clear方法,如下所示: ...
首先导入lru_cache。 定义了一个简单的计算平方的函数compute_square,然后使用@lru_cache装饰器来缓存结果。 运行代码时,第一次调用会计算平方并缓存结果,第二次调用直接从缓存获取。通过cache_clear方法清除缓存后,下一次调用会重新计算。 3. 清除其他缓存 ...
实现一个cache装饰器,过期可被清理的功能 实现如下六种调用为同一种调用,实现缓存功能 importinspectfromfunctoolsimportwrapsimportdatetimeimporttimedeflogger(fn): @wraps(fn)defwrapper(*args,**kwargs): start=datetime.datetime.now() ret= fn(*args,**kwargs) ...
1)@lru_cache 装饰器可以在程序运行期间缓存函数返回值,第一次调用函数缓存函数返回值,后面的调用就直接读缓存返回 2)@lru_cache 装饰器会为被装饰的函数创建两个属性(方法):cache_info 和 cache_clear,其中 cache_clear 方法可以清除缓存,重新计算函数 ...
functools.lru_cache装饰器是Python标准库中的一种缓存工具 3. lru_cache的基本用法 使用functools.lru_cache非常简单。只需在要缓存的函数上添加装饰器即可 代码语言:javascript 复制 from functoolsimportlru_cache @lru_cache()deffunction(arg):# 计算复杂的结果returnresult ...