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详解

`lru_cache`是Python标准库中的一个函数装饰器，用于实现一个最近最少使用（LRU）缓存机制。它可以缓存函数的输入和输出，以便在多次调用函数时可以更快地返回结果。

使用`lru_cache`非常简单，只需要将其作为装饰器注解到需要缓存的函数上即可。例如：

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

这个示例展示了如何使用`lru_cache`来缓存斐波那契数列的计算结果。`maxsize`参数指定了缓存的大小，当缓存中的元素数量达到这个值时，最近最少使用的元素将被删除。

`lru_cache`还有一些其他的可选参数，例如`typed`和`cache_info`。`typed`参数指定是否对不同类型的参数进行不同的缓存，而`cache_info`则返回一个命名元组，其中包含缓存的状态信息，例如缓存命中次数和未命中次数。

总的来说，`lru_cache`是一个非常有用的函数装饰器，可以帮助我们实现一个高效的缓存机制，提高程序的运行效率。