functools模块中lru_cache是非常使用的装饰器,它实现了缓存,去重的功能。它将耗时的函数结果保存起来,避免传入相同的参数重复计算。LRU三个字母是 'Least Recently Used' 的缩写,表明缓存不会无限储存,一段时间不用,或者数量超出一定限制,旧缓存就会扔掉。
这里提供一个宏和模板编程实现了python中的@cache的原创办法 #include<unordered_map>#include<iostream>#include<tuple>/** 实现std::tuple的hash函数*/template<std::size_tIndex=0,typename...Types>size_thashTuple(conststd::tuple<Types...>&t,size_tsum_hash=0){ifconstexpr(Index<sizeof...(Types)...
否则,即便是强大的lru_cache()和cache()也将失去它们应有的效能。 通过理解lru_cache()和cache()的使用场景及特性,程序员不仅能大幅提高代码的执行速度,还有助于更好地管理程序的内存使用。无论是简单的业务需求,还是复杂的数据处理,合理利用缓存都是一个重要的编程技巧。 随着Python的不断发展,这些修饰器将会在...
写leetcode,常规代码超时,于是想加缓存,lru_cache也超时,但是神奇的是换cache就不超时,于是查了一下 lru_cache 传递两个参数: maxsize、typed 1) maxsize 代表被lru_cache装饰的方法最大可缓存的结果数量 …
学习路径:https://www.aiuai.cn/aifarm1963.html from functools import lru_cache from pydantic import BaseSettings n = 0 class Settings(BaseSettings): enviro
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...
class LRU: def __init__(self, cap=100): # cap即capacity,容量 self.cap = cap self.cache = {} self.linked_list = LinkedList() def get(self, key): if key not in self.cache: return None self.put_recently(key) return self.cache[key] ...
@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。
Python修饰器函数cache()和lru_cache()高级用法,推荐教材:董付国编著.Python程序设计(第4版·微课版·在线学习软件版),ISBN:9787302663799,清华大学出版社,2024年6月出版,2024年7月第2次印刷(本书前3版印刷34次),定价69.8元,山东省普通高等教育一流教材,国家级
LRU缓存机制 python python 内存缓存 对那些需要高频率以相同参数运行的函数,或者需要重复加载的数据,如果每次都执行函数完整的代码,或者重复从文件加载数据进行处理,会试程序运行效率变低。改善效率可通过使用内存缓存或磁盘缓存的形式,从而提高代码效率。 1 内存缓存 lru_cache...