python中@cache与@lru_cache的区别

在Python中，`@cache`和`@lru_cache`都是用于缓存函数结果的装饰器，但它们有一些区别。

`@cache`是Python 3.9中引入的一个装饰器，它使用一个简单的字典来缓存函数的结果。它适用于那些不需要考虑缓存大小或淘汰策略的简单场景。当函数的参数相同时，`@cache`会返回之前计算过的结果，而不会重新执行函数。

`@lru_cache`是Python标准库中`functools`模块提供的装饰器，它使用一个有限大小的缓存来存储最近使用的函数结果。LRU（Least Recently Used）表示最近最少使用，当缓存满时，会淘汰最近最少使用的结果。`@lru_cache`可以通过设置`maxsize`参数来指定缓存的大小，默认为128。当函数的参数相同时，`@lru_cache`会返回之前计算过的结果，而不会重新执行函数。

总结一下区别：
- `@cache`是Python 3.9引入的装饰器，使用简单的字典作为缓存，没有缓存大小限制。
- `@lru_cache`是Python标准库中的装饰器，使用有限大小的缓存，并采用LRU淘汰策略。

相关问题

python 中@lru_cache(maxsize=1)是什么意思

@C知道 ，在Python中，`@lru_cache(maxsize=1)`是一个装饰器，用于缓存函数的结果。`lru_cache`是一个缓存装饰器，它使用最近最少使用（Least Recently Used，LRU）的策略来缓存函数的返回值。

`maxsize=1`参数指定了缓存的大小，这里设置为1，意味着只缓存最近一次的函数调用结果。当函数再次被调用时，如果参数与上一次调用相同，装饰器会直接返回缓存中的结果，而不会再次执行函数体。

这个装饰器通常用于提高函数的执行速度，特别是当函数的计算量较大，但是函数的返回值很少变化时。通过缓存结果，可以避免重复计算相同的参数，从而提高程序的性能。

python lru_cache 过期

python的lru_cache是一个用于缓存函数结果的装饰器，可以有效地提高函数调用的效率。在使用lru_cache时，可以设置maxsize参数来限制缓存中存储的结果数量，但是无法直接设置缓存中存储结果的过期时间。

如果需要实现结果过期的功能，可以通过其他方式来实现，比如在缓存结果的同时，记录结果的存储时间，并在每次调用缓存结果时，判断结果的存储时间是否超过所设定的过期时间，如果超过则重新计算结果并更新缓存。

另外，也可以考虑使用第三方的缓存库，比如redis等，这些库通常提供了缓存结果过期的功能，可以更方便地实现结果的过期管理。

总的来说，python的lru_cache本身并不提供直接的结果过期功能，但可以通过其他方式来实现结果的过期管理。希望你能在使用lru_cache时，根据具体的需求和情况，选择合适的方法来管理缓存的结果。