三、lru_cache 用法 1.参数详解 查看lru_cache源码会发现它可以传递两个参数:maxsize、typed: 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""" maxsi...
在上面这个用法中我们,如果我们把lru_cache装饰器和login_require装饰器调换位置时,上述的写法将会报错,这是因为login_require装饰器中用了functiontools.wrap模块进行装饰导致的,具原因我们在下节解释, 如果想不报错得修改成如下写法。 @api.route("/user/info", methods=["POST"])@login_require@functools.lru_c...
在上面这个用法中我们,如果我们把lru_cache装饰器和login_require装饰器调换位置时,上述的写法将会报错,这是因为login_require装饰器中用了functiontools.wrap模块进行装饰导致的,具原因我们在下节解释, 如果想不报错得修改成如下写法。 @api.route("/user/info", methods=["POST"])@login_require@functools.lru_c...
importmathfromfunctoolsimportlru_cache,cache@lru_cachedefheavy_math_func(x:float):returnmath.pow(math.pi,0.123456789*math.exp(math.sin(x)-1)*x/1.1) 现在,每次运行该函数时,lru_cache都会检查提供的输入是否有缓存结果。如果结果在缓存中,lru_cache将直接返回该结果,否则lru_cache运行相关计算、缓存并返回...
3.lru_cache的基本用法 装饰一个函数 使用functools.lru_cache非常简单。只需在要缓存的函数上添加装饰器即可。 例如: from functools import lru_cache @lru_cache() def expensive_function(arg): # 计算复杂的结果 return result 这将自动为expensive_function函数添加缓存功能,以避免重复计算相同输入值的结果。
参数 typed：用于指定是否根据参数类型区分缓存。默认为False，表示仅根据参数值进行缓存。如果设为True，不同参数类型的结果会分别缓存。用法示例：import functools@functools.lru_cachedeffibonacci(n): print('calc: ', n)if n < 2:return nelse:return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)在上面的示例中，...
通过下面的例子可以很好的理解@lru_cache()的用法: fromfunctoolsimportlru_cache @lru_cache()defabc(name:str):print(f'缓存 name ={name}')returnname abc('1')# 缓存 name = 1# '1'abc('2')# 缓存 name = 2# '2'abc('3')# 缓存 name = 3# '3'abc('1')abc('2')abc('3')# '1...
functools.lru_cache()是Python标准库中提供的一种缓存机制,用来缓存函数的输入输出关系,从而减少重复计算的时间成本。通过设置maxsize参数,开发者可以规定缓存的最大尺寸,默认值为128,超过这个数量后最少使用的缓存将被淘汰。相对而言,自Python 3.9起引入的cache()则没有缓存大小的限制,适用于不想管理缓存容量的场景...
- `@lru_cache(maxsize=3)`: 使用@lru_cache装饰器修饰fibonacci函数,并设置缓存数量为3,即最多缓存3组参数和结果。 - `fibonacci(n)`: 定义了一个递归计算斐波那契数的函数。 - `print(fibonacci(5))`: 第一次调用fibonacci(5),函数被执行,计算结果被缓存。