1. 用法说明 functools.cache和functools.lru_cache都是Python标准库functools模块提供的装饰器,用于缓存函数的计算结果,以提高函数的执行效率。 举一个简单的例子: from functools import lru_cache import timeit @lru_cache def factorial(n): return n * fact
expensive_compute.cache_clear() # 清空缓存3. 底层原理(简述) @cache 等价于 @lru_cache(maxsize=None),即不限容量的 LRU 缓存。 内部维护一个字典,把函数参数元组映射到返回值。 每次调用时,先检查字典中是否已有对应 key,若有则命中(hit)并返回,否则执行函数并把结果存入字典(miss)。
三、lru_cache 用法 1.参数详解 查看lru_cache源码会发现它可以传递两个参数:maxsize、typed: def lru_cache(maxsize=128, typed=False): """Least-recently-used cache decorator. If *maxsize* is set to None, the LRU features are disabled and the cache can grow without bound. ... """ 1) ...
参数 typed：用于指定是否根据参数类型区分缓存。默认为False，表示仅根据参数值进行缓存。如果设为True，不同参数类型的结果会分别缓存。用法示例：import functools@functools.lru_cachedeffibonacci(n): print('calc: ', n)if n < 2:return nelse:return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)在上面的示例中，...
wrapper = _lru_cache_wrapper(user_function, maxsize, typed, _CacheInfo)return update_wrapper(wrapper, user_function)return decorating_function 1.2 基本⽤法 在我们编写接⼝时可能需要缓存⼀些变动不⼤的数据如配置信息，我们可能编写如下接⼝：@api.route("/user/info", methods=["GET"])@...
wrapper = _lru_cache_wrapper(user_function, maxsize, typed, _CacheInfo)returnupdate_wrapper(wrapper, user_function)returndecorating_function 1.2 基本用法 在我们编写接口时可能需要缓存一些变动不大的数据如配置信息,我们可能编写如下接口: @api.route("/user/info", methods=["GET"])@functools.lru...
Python中的lru_cache是一种内置的函数装饰器,用于实现缓存机制。它可以用于优化计算密集型函数的性能,避免重复计算,提高程序的执行效率。 lru_cache的作用是将函数的输入参数和对应的...
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...
用法 语法为 @functools.cache(user_function),创建一个查找函数参数的字典的简单包装器。 因为它不需要移出旧值,缓存大小没有限制,所以比带有大小限制的 lru_cache() 更小更快。这个 @cache 装饰器是 Python 3.9 版中的新功能,在此之前,您可以通过 @lru_cache(maxsize=None) 获得相同的效果。 使用场景 funct...