当前位置：首页 > 行业动态 > 正文

python cache函数

admin
行业动态
2024-02-06
1

Python中的cache函数是用于缓存装饰器的函数，可以提高递归算法的性能。

Python中的缓存机制是一种优化技术，用于存储耗时的函数结果，并在再次调用相同参数的函数时直接返回存储的结果，而无需重新计算，这可以显著提高程序的性能，特别是当函数计算复杂或调用频繁时，在Python中，我们可以使用内置的functools.lru_cache装饰器来实现这一功能。

基本用法

functools.lru_cache是一个装饰器，它接受一个可选的整数参数maxsize，表示缓存的最大条目数，当缓存满时，最近最少使用的条目将被丢弃，如果没有提供maxsize，或者设置为None，则缓存可以无限制地增长。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用lru_cache来缓存一个斐波那契函数的结果：

from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
print(fibonacci(10))   输出 55

在这个例子中，fibonacci函数被lru_cache装饰，当我们计算fibonacci(10)时，中间结果fibonacci(9)、fibonacci(8)等都会被缓存起来，从而避免了重复计算。

缓存参数

lru_cache还允许我们自定义缓存的键和值，默认情况下，缓存的键是函数的参数，值是函数的返回值，我们可以通过设置key参数来改变键的生成方式，或者通过设置typed参数为False来禁用类型检查。

如果我们想要缓存一个函数的部分结果，可以这样做：

from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None)
def expensive_operation(a, b, c):
     假设这是一个非常耗时的操作
    return a + b + c
def cached_partial(a, b):
    return expensive_operation(a, b, 0)
result = cached_partial(1, 2)   结果被缓存

在这个例子中，我们创建了一个cached_partial函数，它只接受两个参数a和b，并使用固定的第三个参数0调用expensive_operation函数，这样，我们就可以缓存部分结果，而不是所有可能的组合。

清除缓存

我们可能需要手动清除缓存。lru_cache提供了一个cache_clear方法，可以用来清除缓存的所有条目。

from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
fibonacci(10)   计算并缓存结果
fibonacci.cache_clear()   清除缓存

在这个例子中，我们首先计算并缓存了fibonacci(10)的结果，然后使用cache_clear方法清除了缓存。