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。

相关问题

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。

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：

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。