fromfunctoolsimportlru_cacheimportconfigparser@lru_cache(maxsize=1)# 只需缓存最新配置defload_config(config_path:str)->dict:config=configparser.ConfigParser()config.read(config_path)return{section:dict(config[section])forsectioninconfig.sections()}# 多次读取同一配置文件时,直接返回缓存对象config=load_con...
importmathfromfunctoolsimportlru_cache,cache@lru_cachedefheavy_math_func(x:float):returnmath.pow(math.pi,0.123456789*math.exp(math.sin(x)-1)*x/1.1) 现在,每次运行该函数时,lru_cache都会检查提供的输入是否有缓存结果。如果结果在缓存中,lru_cache将直接返回该结果,否则lru_cache运行相关计算、缓存并返回...
如果lru_cache 的第一个参数是可调用的,直接返回 wrapper,也就是把 lru_cache 当做不带参数的装饰器,这是 Python 3.8 才有的特性,也就是说在 Python 3.8 及之后的版本中我们可以用下面的方式使用 lru_cache,可能是为了防止程序员在使用 lru_cache 的时候忘记加括号。 importfunctools# 注意 lru_cache 后面没...
默认情况下,lru_cache会将不同类型的参数视为相同的参数。如果希望根据参数的类型进行缓存,可以使用typed=True: 代码语言:javascript 复制 @lru_cache(typed=True)deffunction_with_typed_cache(arg):# 根据参数类型进行缓存returnresult 5. 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...
1. lru_cache的使用 1.1 参数详解 1.2 基本用法 1.3 进阶用法 2. functiontools.wrap装饰器对lru_cache的影响 2.1 多个装饰器装饰同一函数时的执行顺序 2.2 functiontools.wrap原理 2.3 使用wrap装饰器前后的变化 3. 自制简易的my_cache 3.1 lru_cache提供的功能 ...
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...
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，而不会重新执行函数体。参数 maxsize：用于指定缓存...
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: ...
Python的LRU缓存的操作 LRU缓存是一种常见的缓存策略,LRU全称为Least Recently Used,即最近最少使用。它的基本思想是根据数据的访问时间来决定数据的淘汰顺序,最近最少被访问的数据会被优先淘汰。 在Python中,可以使用functools模块中的lru_cache装饰器来实现LRU缓存的操作。lru_cache装饰器可以应用于函数,将函数的结果...
fib_cache[n] = result return result ``` 这样,之后调用fibonacci函数时,如果之前已经计算过相同的n,就可以直接返回缓存的结果,从而避免重复计算。 3.使用lru_cache和字典混合缓存 另外,我们也可以结合使用lru_cache和字典来缓存计算结果。这种方法可以充分利用lru_cache的自动缓存机制,同时也可以手动管理缓存。