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 tim…
python中的@cache与lru_cache1. 什么是 @cache @cache 是 Python 标准库 functools 模块在 3.9 版本中新增的装饰器。它用于对无参或带参但基于可哈希参数的函数进行 结果缓存(memoization),避免对相同输入重复…
del cache[oldkey]cache[key]=oldrootelse:""" 缓冲区未满,直接创建节点,插入数据 """last=root[PREV]link=[last,root,key,result]last[NEXT]=root[PREV]=cache[key]=link full=(cache_len()>=maxsize)misses+=1returnresultreturnlru_cache_wrapperreturndecorating_function 3.2. 算法流程 上述代码的实现...
return cache.get(key, default=func(*args, **kwargs)) return wrapper 在上面的示例中,我们首先创建了一个CachetoolsCache实例,用于存储缓存项。然后定义了一个装饰器cache_decorator,它接受一个函数作为参数,并返回一个新的函数wrapper。wrapper函数使用functools.wraps来保留原始函数的元信息。在wrapper函数中,我们...
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。
原文链接:Python缓存lru_cache的介绍和讲解 一、前言 我们经常谈论的缓存一词,更多的类似于将硬盘中的数据存放到内存中以至于提高读取速度,比如常说的redis,就经常用来做数据的缓存。Python的缓存(lru_cache)是一种装饰在被执行的函数上,将其执行的结果缓存起来,当
从Fun（c）tools中导入lru_cache 把c放进括号中有点像一个蹩脚的笑话，因为这样functools就变成了fun tools（有趣的工具），使用缓存当然很有趣！这里无需过多解释。导入lru_cache并用它来装饰一个函数，该函数将生成斐波那契数。装饰函数意味着将该函数与缓存函数包装在一起，随后每当调用fib_cache函数时，都将...
本文介绍了缓存的作用及Python的functools.lru_cache装饰器的基本用法、缓存大小限制、高级选项如typed参数,并通过斐波那契数列计算示例展示其优化效果,适用于避免重复计算的昂贵函数。
Python的functools模块中的lru_cache装饰器实现了LRU缓存策略，使用起来非常简单。1.基本语法 maxsize参数指定缓存可以存储的最大条目数，当达到此上限时，会优先移除最久未使用的缓存项。2.实际示例：斐波那契数列 递归计算斐波那契数列是缓存机制效果的经典演示：运行结果可能如下：这个例子清晰地展示了缓存带来的巨大性能...
lru_cache(maxsize=1)defread_config(): config = configparser.ConfigParser() config.read("config.ini")return configconfig = read_config() # 读取配置文件，缓存配置信息print(config.get("section", "option"))磁盘文件缓存对于频繁读取同一磁盘文件的过程，可以使用 lru_cache 缓存读取内容，避免...