from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=None) def fibonacci(n): if n < 2: return n return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2) ``` 这样,之后调用fibonacci函数时,就可以避免重复计算相同的n,从而提高程序效率。 2.使用字典缓存计算结果 除了lru_
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,...
使用lru_cache的最佳实践 仅对需要频繁计算的函数使用缓存。 调整缓存的大小以适应内存限制。 谨慎使用typed参数和自定义key函数,确保它们符合需求。 6. 示例:使用lru_cache优化斐波那契数列计算 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: from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=None)...
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。 下面以计算组合数的帕斯卡公式cni(n,i...
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()。
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; ...
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...
functools.lru_cache lru_cache是一个用于能有效缓存函数返回结果的装饰器,通过它可以显著提高重复计算的效率。 基本用法示例 以下是一个示例代码,演示如何使用lru_cache来缓存计算斐波那契数列的结果: fromfunctoolsimportlru_cache@lru_cache(maxsize=None)# maxsize限制缓存大小,None表示没有限制deffibonacci(n):ifn<...
@lru_cache(maxsize=1000) def expensive_function(arg): # 计算复杂的结果 return result 1. 2. 3. 4. 当缓存达到最大大小时,最不常使用的结果将被清除以腾出空间。 清除缓存 如果需要手动清除缓存,可以使用clear方法: 复制 expensive_function.cache_clear() ...
...) maxsize为最多缓存的次数,如果为None,则无限制,设置为2的n次幂时,性能最佳; typed=True,则不同参数类型的调用将分别缓存,默认为False 实现原理: def lru_cache...# Least-recently-used cache decorator. # 缓存 -》 命中 import time @lru_cache() # 3.8后内部处理 lru_cache... 综上所...