functools模块中lru_cache是非常使用的装饰器,它实现了缓存,去重的功能。它将耗时的函数结果保存起来,避免传入相同的参数重复计算。LRU三个字母是 'Least Recently Used' 的缩写,表明缓存不会无限储存,一段时间不用,或者数量超出一定限制,旧缓存就会扔掉。
1deflru_cache(maxsize=128, typed=False):2ifisinstance(maxsize, int):3ifmaxsize <0:4maxsize =05elifmaxsizeisnotNone:6raiseTypeError('Expected maxsize to be an integer or None')78defdecorating_function(user_function):9wrapper =_lru_cache_wrapper(user_function, maxsize, typed, _CacheInfo)...
这里提供一个宏和模板编程实现了python中的@cache的原创办法 #include<unordered_map>#include<iostream>#include<tuple>/** 实现std::tuple的hash函数*/template<std::size_tIndex=0,typename...Types>size_thashTuple(conststd::tuple<Types...>&t,size_tsum_hash=0){ifconstexpr(Index<sizeof...(Types)...
写leetcode,常规代码超时,于是想加缓存,lru_cache也超时,但是神奇的是换cache就不超时,于是查了一下 lru_cache 传递两个参数: maxsize、typed 1) maxsize 代表被lru_cache装饰的方法最大可缓存的结果数量 …
本文将深入探讨Python中强大的修饰器函数cache()和lru_cache()的高级用法,帮助开发者优化代码表现,提升工作效率。当结合Python的装饰器功能进行自定义时,开发者不仅可以实现缓存,还能添加…
@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 缓存机制与 functools.lru_cache, 缓存是一种将定量数据加以保存以备迎合后续请求的处理方式,旨在加快数据的检索速度。
lru_cache(maxsize=128, typed=False) 1. lru_cache 装饰器会记录以往函数运行的结果,实现了备忘(memoization)功能,避免参数重复时反复调用,达到提高性能的作用,在递归函数中作用特别明显。这是一项优化技术,它把耗时的函数的结果保存起来,避免传入相同的参数时重复计算。
在Python 标准库的 functools 模块中,有个 lru_cache 装饰器,用于为一个函数添加缓存系统: 存储函数的输入和对应的输出 当函数被调用,并且给出了已...
python中如何利用lru_cache编写高效函数，提高运行效率 functools.lru_cache函数作用：functools.lru_cache 是Python标准库中的一个装饰器，用于实现缓存机制，可以提高函数的执行效率。LRU（Least Recently Used）缓存是一种常见的缓存算法，它会缓存最近使用的函数调用结果，当相同的参数再次调用函数时，直接返回缓存的结果...