@functools.lru_cache(maxsize=None, typed=False) 使用functools 模块的 lur_cache 装饰器,可以缓存最多 maxsize 个此函数的调用结果,从而提高程序执行的效率,特别适合于耗时的函数。参数 maxsize 为最多缓存的次数,如果为 None,则无限制,设置为 2 的幂 时,性能最佳;如果 typed=True(注意,在 functools32 中...
1)@lru_cache 装饰器可以在程序运行期间缓存函数返回值,第一次调用函数缓存函数返回值,后面的调用就直接读缓存返回 2)@lru_cache 装饰器会为被装饰的函数创建两个属性(方法):cache_info 和 cache_clear,其中 cache_clear 方法可以清除缓存,重新计算函数 3)了解更多,请看官方文档:https://docs.python.org/zh-c...
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算法当缓存数量大于设置的maxsize时清除最不常使用的缓存结果 从列出的功能可知,python自带的lru_cache缓存方法可以满足我们日常工作中大部分需求, 可是它不包含一个重要的特性就是,超时自动删除缓存结果,所以在我们自制的my_cache中我们将实现缓存的超时过期功能。 3.2 cache的核心部件 在作用域内存在一个相对全局...
def lru_cache(maxsize=128, typed=False): '''最近最少使用的缓存装饰器 如果maxsize为None,则不使用LRU特性,并且缓存可以没有限制的增长 如果typed为True,不同类型的参数将会独立的缓存,比如f(3.0)和f(3)将被看作不同的调用,并且有不同的结果。
python标准库中的functools模块,提供了functools.lru_cache,基于内存的缓存。 基于内存缓存 lru_cache from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=1) def sum2(a,b): print(f"计算{a}+{b} ... ") return a+b print(sum2(2,3))
@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。
Python中的lru_cache是一种内置的函数装饰器,用于实现缓存机制。它可以用于优化计算密集型函数的性能,避免重复计算,提高程序的执行效率。 lru_cache的作用是将函数的输入参数和对应的...
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Python中,可以使用functools模块中的lru_cache装饰器来实现LRU缓存的操作。lru_cache装饰器可以应用于函数,将函数的结果缓存起来,当相同的参数...
参数maxsize为最多缓存的次数,如果为None,则无限制,设置为2n时,性能最佳;如果 typed=True(注意,在 functools32 中没有此参数),则不同参数类型的调用将分别缓存,例如 f(3) 和 f(3.0)。 被lru_cache 装饰的函数会有 cache_clear 和 cache_info 两个方法,分别用于清除缓存和查看缓存信息。