1deflru_cache(maxsize=128, typed=False):2"""Least-recently-used cache decorator.34If *maxsize* is set to None, the LRU features are disabled and the cache5can grow without bound.6...7""" 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...
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...
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. ... """ AI代码助手复制代码 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...
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...
示例2:在decorator_time装饰器上再增加一个内置装饰器lru_cache @functools.lru_cache() @decorator_time def factorial(n): if n < 2: return n return factorial(n-2) + factorial(n-1) print(factorial(5)) [0.0000035]->[factorial]->1->1 [0.0000023]->[factorial]->0->0 [0.0000141]->[factor...
利用lru_cache装饰器实现通用LRU缓存 分析和设计 代码实现 前言 要进入这篇文章的主题,我们首先来了解一下Python的lru_cache装饰器。 笔者最早接触Python的lru_cache是在我的第一篇知乎文章的评论区,那时我自己独立发现了一种快速计算fib(n)(第n个斐波那契数)的算法,比较兴奋,便第一次在知乎写了一篇文章进行介绍,...
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 cachecan 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;如果...
@cache_decorator defexample_function(x,y):returnx+yprint(example_function(1,2))# 输出3,计算并缓存结果print(example_function(1,2))# 输出3,从缓存中获取结果 也可以使用functools.lru_cache来实现缓存装饰器的效果 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
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...
lru_cache(maxsize=128, typed=False) 1. lru_cache 装饰器会记录以往函数运行的结果,实现了备忘(memoization)功能,避免参数重复时反复调用,达到提高性能的作用,在递归函数中作用特别明显。这是一项优化技术,它把耗时的函数的结果保存起来,避免传入相同的参数时重复计算。