lru_cache是一个装饰器,实现了最近最少使用(LRU)缓存策略。它可以设置缓存的最大大小,当缓存满时,会自动删除最近最少使用的缓存项。如果不设置最大大小,缓存可以无限制地增长。 那个maxsize参数是告诉lru_cache,最多缓存最近多少个返回值。 注意:虽然cache函数可以提高函数的执行效率,但同时也会增加内存的消耗,因为...
首先,我们需要导入 functools 模块。 importfunctools 1. 然后,我们定义一个清理函数缓存的方法,可以将原函数的缓存信息清除。 defclean_cache(func):func.cache_clear() 1. 2. 重新调用函数 调用原函数,这样缓存将会重新生成。 @functools.lru_cache()defmy_function():# do something 1. 2. 3. 总结 通过以...
lru_cache 允许你在运行时以编程方式控制各个函数缓存的行为。 如果你想检查给定函数缓存的统计信息,请在修饰函数上使用.cache_info() 方法(例如 heavy_math_func.cache_info())。这将按顺序报告缓存命中和未命中的总数、最大缓存大小和当前缓存大小。 如果你想要缓存某些函数的结果,但在某些条件发生变化时强制使它...
lru_cache 的具体逻辑是在_lru_cache_wrapper函数中实现的,还是一样,列出源码,保留注释。 def_lru_cache_wrapper(user_function, maxsize, typed, _CacheInfo):# Constants shared by all lru cache instances:sentinel =object()# unique object used to signal cache missesmake_key = _make_key# build a ...
@lru_cachedeffibonacci(num):# 不使用缓存时,会重复执行函数returnnumifnum<2elsefibonacci(num-1)+fibonacci(num-2) 执行时间 执行时间 0:00:00 两个差距是非常明显的,因为不使用缓存时,相当于要重复执行了很多的函数,而使用了lru_cache则把之前执行的函数结果已经缓存了起来,就不需要再次执行了。
如果不使用 @functools.lru_cache(None) 测试将会超时。 cache 简介 Python 内置模块 functools 提供的高阶函数 @functools.cache 是简单轻量级无长度限制的函数缓存,这种缓存有时称为 "memoize"(记忆化)。它是 3.9 新版功能,是在 lru_cache 缓存基础上简化了的对无限长度缓存。 记忆化 记忆化(英语:memoization)是...
LRU(least recent used)是一个缓存池,可以将函数中的最近的计算内容进行保存,是functools库中所带的函数,可以作为一个装饰器,应用到任何需要保存之前计算结果的函数上。 示例如下: from functools import lru_cache @lru_cache(128) def fibc(n:int) -> int: ...
LRU缓存是一种常见的缓存策略,LRU全称为Least Recently Used,即最近最少使用。它的基本思想是根据数据的访问时间来决定数据的淘汰顺序,最近最少被访问的数据会被优先淘汰。 在Pyt...
@lru_cache(maxsize=1000)deffunction(arg):# 计算复杂的结果returnresult 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。 代码语言:javascript 复制 expensive_function.cache_clear() 4. 高级用法和选项 typed 参数 默认情况下,lru_cache会将不同类型的参数视为相同的参数。如果希望根据参数的类型...