通过查看源码,可以看到lru_cache函数签名如下: def lru_cache(maxsize=128, typed=False): 其中maxsize 参数表示缓存的最多结果数,默认是128。如果计算结果超过128,则遵循Least-recently-used (LRU)原则,将最近使用次数最少的缓存结果替换为当前的结果。如果设置maxsize=None,则缓存无上限,但内存占用也可能会增大,...
一个实际示例,演示如何使用lru_cache来优化斐波那契数列的计算: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from functools import lru_cache import time spend=int(time.time()) @lru_cache(maxsize=None) # 不限制缓存大小 def fibonacci(n): if n <= 1: return n else: return fibonacci(n -...
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 functools 模块应用于高阶函数,即参数或(和)返回值为其他函数的函数(e.g.,dfs(深度优先搜索...
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...
@lru_cache(maxsize=None) # 不限制缓存大小 def fibonacci(n): if n <= 1: return n else: return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2) result = fibonacci(50) # 非常快速 使用缓存,计算斐波那契数列的值变得非常迅速,即使是大数值。
@lru_cache(maxsize=None) def fibonacci(n): if n in fib_dict: return fib_dict[n] if n < 2: result = n else: result = fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2) fib_dict[n] = result return result ``` 这样,对于之前计算过的n,lru_cache会自动缓存其计算结果,而对于之前未计算过的n,我们手动...
使用修饰器函数functools.lru_cache时可以设置缓存大小,通过参数maxsize设置最多缓存多少个数据,当缓存中的数据达到最大数量时会删除最近最少使用的一个,腾出空间存放新数据。设置参数maxsize为None表示不限制缓存大小,不删除旧值,缓存所有数据,此时等价于另一个修饰器函数cache。
1.1 参数详解 以下是lru_cache方法的实现，我们看出可供我们传入的参数有2个maxsize和typed，如果不传...
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...
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;如果传参一样则为同一个结果), 如果不指定传参则默认值为128,表示最多缓存128个返回结果,当达到了128个时,有新的结果要保存时,则会删除最旧的那个结果。如果maxsize传入为None则表示可以缓存无限个结果; ...