python 中@lru_cache(maxsize=1)是什么意思
时间: 2024-04-13 08:27:18 浏览: 29
@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。
相关问题
python中的lru_cache
`lru_cache` 是 Python 3 中的一个装饰器,用于实现缓存功能。它可以缓存函数的返回值,避免重复计算。LRU(Least Recently Used)是一种缓存淘汰策略,即当缓存空间满时,优先淘汰最近最少使用的缓存数据。
使用 `lru_cache` 装饰器,可以在函数中添加缓存功能,例如:
```python
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci(n):
if n < 2:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
```
在上面的例子中,`fibonacci` 函数使用 `lru_cache` 装饰器,`maxsize=None` 表示缓存不限制大小。当 `fibonacci` 函数被多次调用时,它的返回值会被缓存起来,避免重复计算。
需要注意的是,`lru_cache` 装饰器只能缓存不可变类型的参数,否则会导致缓存失效。此外,因为缓存的数据保存在内存中,如果需要缓存大量的数据,可能会导致内存占用过高,需要适当控制缓存大小。
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:
```python
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。