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...
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)...
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)...
python中如何利用lru_cache编写高效函数，提高运行效率 functools.lru_cache函数作用：functools.lru_cache 是Python标准库中的一个装饰器，用于实现缓存机制，可以提高函数的执行效率。LRU（Least Recently Used）缓存是一种常见的缓存算法，它会缓存最近使用的函数调用结果，当相同的参数再次调用函数时，直接返回缓存的结果...
@lru_cachedeffibonacci(num):# 不使用缓存时,会重复执行函数returnnumifnum<2elsefibonacci(num-1)+fibonacci(num-2) 执行时间 执行时间 0:00:00 两个差距是非常明显的,因为不使用缓存时,相当于要重复执行了很多的函数,而使用了lru_cache则把之前执行的函数结果已经缓存了起来,就不需要再次执行了。
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。
lru_cache(maxsize=128, typed=False) 1. lru_cache 装饰器会记录以往函数运行的结果,实现了备忘(memoization)功能,避免参数重复时反复调用,达到提高性能的作用,在递归函数中作用特别明显。这是一项优化技术,它把耗时的函数的结果保存起来,避免传入相同的参数时重复计算。
2. functools.lru_cache 简介 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 ...
@lru_cache def fibonacci(num): # 不使用缓存时,会重复执行函数 return num if num < 2 else fibonacci(num - 1) + fibonacci(num - 2) 执行时间 执行时间 0:00:00 两个差距是非常明显的,因为不使用缓存时,相当于要重复执行了很多的函数,而使用了lru_cache则把之前执行的函数结果已经缓存了起来,就不...
@lru_cache def fibonacci(num): # 不使用缓存时,会重复执行函数 return num if num < 2 else fibonacci(num - 1) + fibonacci(num - 2) 执行时间 执行时间 0:00:00 两个差距是非常明显的,因为不使用缓存时,相当于要重复执行了很多的函数,而使用了lru_cache则把之前执行的函数结果已经缓存了起来,就不...