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...
@login_require和@functools.lru_cache()装饰器的执行顺序问题 当我们了解完这两点后就可以理解上述写法了。 3.1 多个装饰器装饰同一函数时的执行顺序 这里从其他地方盗了一段代码来解释一下,如下: 1defdecorator_a(func):2print('Get in decorator_a')3definner_a(*args,**kwargs):4print('Get in i...
deflru_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) 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;...
假如我们想用自己的cache逻辑来做这个 decorator,可以通过一个python的dict来存放数据,调用函数的时候做查询检验来实现。 importrandomfromfunctoolsimportwrapsdefcache(function):@wraps(function)defwrapper(*args,**kwargs):cache_key=args+tuple(kwargs.items())ifcache_keyinwrapper.cache:output=wrapper.cache[cach...
1 def lru_cache(maxsize=128, typed=False): 2 """Least-recently-used cache decorator. 3 4 If *maxsize* is set to None, the LRU features are disabled and the cache 5 can grow without bound. 6 ... 7 """ 1. 2. 3. 4.
这里的函数 my_decorator() 就是一个装饰器,它把真正需要执行的函数 greet()包裹在其中,并且改变了它的行为,但是原函数 greet() 不变。(原本的 greet 只有一个功能——输出 hello world 而使用装饰器之后,功能增多。)事实上,上述代码在 Python 中有更简单、更优雅的表示:...
lru_cache在被它修饰的函数f的外边套上了额外的一层,用来判断传给f的参数(及其对应的函数执行结果)是否在lru_cache创建的闭包缓存中。如果在,就稍微变换一下缓存空间,然后直接返回缓存中记录的该参数对应结果;否则,便调用原函数进行计算,取得原函数的执行结果result,并以参数作为索引,将result保存到缓存中,然后再返...
@lru_cache,缓存器 这是一个python的内置装饰器,可以从funtools 中导入。该装饰器用于监测运行时间较长的任务的返回值,如查询数据库、对远程网页发出请求或一些数据处理量大的任务,所使用的算法是LRU(least-recently-used),一旦缓存占满,则丢弃哪些未被使用或很少使用的返回值。
deflru_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) 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...
其中的 clock_decorator 实现是一个可以输出某个函数运行时长的装饰器1。 从输出结果中可以看出,存在着严重的重复计算情况,比如 fibonacci(1) 就被计算了 5 次之多。这还只是计算 6 次的 fibonacci 函数。 2 优化 上面的示例代码加入 lru_cache 装饰器: ...