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...
fromfunctoolsimportlru_cache@lru_cache(maxsize=None)# 使用 lru_cache 装饰器defexpensive_function(param):# 一些复杂计算returnparam*2# 清除缓存expensive_function.cache_clear()# 清除该函数的缓存 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 解释:cache_clear()方法用于清空使用了 lru_cache 装饰器的函数的缓...
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_cache 简介 functools模块中lru_cache是非常实用的装饰器,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。 使用场景 深度优先搜素(dfs)等频繁调用函数...
@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。
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是一种缓存淘汰算法 (least recently used)即最近最少使用淘汰算法 fromfunctoolsimportlru_cacheimporttime#@lru_cache()deffib(number:int)->int:ifnumber==0:return0ifnumber==1:return1returnfib(number-1)+fib(number-2)start_time=time.time()res=fib(33)print(res)end_time=time.time()print(f'...
使用字典实现缓存:这是最基本的缓存实现方式,通过字典来存储计算结果。 使用functools.lru_cache:这是Python标准库中的一个装饰器,用于实现基于LRU(最近最少使用)算法的缓存。它非常适合那些计算量大且重复调用的函数。 使用第三方库:如cachetools和diskcache,这些库提供了更丰富的缓存策略和功能。 3. 编写一个简单的...