deflru_cache(maxsize=128,typed=False):ifisinstance(maxsize,int):# 如果maxsize为负数,则设置maxsize=0,也就是无缓存ifmaxsize<0:maxsize=0elifcallable(maxsize)andisinstance(typed,bool):# maxsize没有传入,直接传入的是用户定义函数user_function,maxsize=maxsize,128# 调用_lru_cache_wrapper创建wrapper...
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...
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)...
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...
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，...
下面我们将详细介绍它们的用法和区别。1. @lru_cache@lru_cache是Python标准库中collections模块下的一个装饰器,用于缓存函数或方法的返回值。它使用最近最少使用(LRU)算法来管理缓存项,并支持缓存项的最大数量限制。示例: from collections.abc import Callable from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize...
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...
如果一个函数需要反复多次调用(尤其是递归调用),且后面调用中需要用到前面调用时已经计算过的值,可以使用修饰器函数functools.lru_cache()为被调函数增加一个全局缓存(或称记忆体)来临时记录这些数据。增加缓存之后,如果待计算的值之前已经计算过且仍在缓存中则直接返回,通过引入少量空间来避免大量重复计算,从而获得更...
- `@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。
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...