lru_cache缓存 高速缓存是有效提高系统性能的最有效的方式。Python 3提供一个装饰器lru_cache用来表示LRU(最近最少使用)缓存,通过该装饰器我们可以非常翻遍的使用缓存。我们以近点的递归算法示例Fibonacci数组的计算来展示缓存的巨大作用。 首先是没有缓存的版本: import time def fib(number: int) -> int: if num...
在需要多次计算相同幂次方的情况下,可以使用缓存来提高效率。 from functools import lru_cache 使用缓存计算2的次方 @lru_cache(maxsize=None) def compute_power(exp): return 2 exp for i in range(10): print(f"2^{i} = {compute_power(i)}") 详细描述:缓存是一种保存计算结果以便重复使用的技术,适...
lru_cache源码中的使用, 用来记录hit和miss 只贴出包装函数的部分 f _lru_cache_wrapper(user_function, maxsize, typed, _CacheInfo): # Constants shared by all lru cache instances: sentinel = object() # unique object used to signal cache misses make_key = _make_key # build a key from the ...
我们看到，我们没用缓存装饰器的时候计算的时间是30秒左右，现在，我们可以使用「lru_cache」来优化它（这种优化技术被称为「memoization」）。通过这种优化，我们将执行时间从几秒降低到了几纳秒。from functools import lru_cache@lru_cache(maxsize=512)deffib_memoization(number: int) -> int:if number == 0...
functools.cache装饰器实现了记忆化:⁵一种通过保存先前调用昂贵函数的结果来优化的技术,避免对先前使用的参数进行重复计算。 提示 functools.cache在 Python 3.9 中添加。如果需要在 Python 3.8 中运行这些示例,请将@cache替换为@lru_cache。对于 Python 的早期版本,您必须调用装饰器,写成@lru_cache(),如“使用 ...
@functools.lru_cache() def factorial(n): return 1 if n == 0 else factorial(n - 1) * n print(factorial(4)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 执行过程: factorial(4) factorial(3) * 4 factorial(2) * 3 * 4 factorial(1) * 2 * 3 * 4 ...
3. lru_cache() - 来自functools模块,用于给函数添加缓存,以加速重复调用。 from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=128) def fibonacci(n): if n < 2: return n return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2) print(fibonacci(100)) # 快速返回fibonacci(100)的结果 使用场景:当函数计算成本高...
functools模块提供了三个用于缓存的装饰器。我们在 “使用 functools.cache 进行记忆化”(第九章)中看到了@cache和@lru_cache。Python 3.8 引入了@cached_property。 functools.cached_property装饰器将方法的结果缓存到具有相同名称的实例属性中。例如,在 示例 22-17 中,venue方法计算的值存储在self中的venue属性中。
Collecting backports.functools-lru-cache; python_version < "3" Downloading backports.functools_lru_cache-1.6.1-py2.py3-none-any.whl (5.7 kB) Installing collected packages: backports.functools-lru-cache, soupsieve, beautif ulsoup4 Successfully installed backports.functools-lru-cache-1.6.1 beautifulso...
AttributeError: 'module' object has no attribute 'lru_cache' 原因 这是因为django2.0与Python 2.x不兼容。 lru_cache为Python3.2新增的,而django2.0只支持Python3.4+。 解决方法 对于不兼容问题,解决方法两个: 1、安装django2.0以下的版本,如django 1.11 ...