python代码中的@cache是什么意思、

在Python中，`@cache`是一个装饰器函数，用于实现函数的结果缓存。它是Python标准库中`functools`模块中的一个函数。

当你在一个函数上应用`@cache`装饰器时，它会将函数的输入参数作为键，将函数的返回值作为对应的值存储在一个缓存字典中。下次调用该函数时，如果参数与之前已经缓存的调用相同，则直接从缓存中获取结果，而不会再次执行函数体。

这对于那些计算开销很大、但结果不变的函数来说是非常有用的，因为它可以避免重复计算相同的结果，从而提高程序的性能。

以下是一个简单的示例：

from functools import cache

@cache
def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

print(fibonacci(5))  # 第一次调用，需要计算fibonacci(5)
print(fibonacci(5))  # 第二次调用，直接从缓存中获取结果

在上面的示例中，`fibonacci()`函数使用`@cache`装饰器进行了修饰。第一次调用`fibonacci(5)`时，需要计算斐波那契数列的第5项，结果为5。第二次调用`fibonacci(5)`时，由于参数相同，直接从缓存中获取结果，无需再次计算。

相关问题

python中@cache是什么意思,用代码举例子说明

@cache 是 Python 中的一个装饰器，用于缓存函数的返回值，以提高函数的执行效率。当函数被多次调用时，如果输入参数相同，则直接返回缓存中的结果，而不是重新计算。

下面是一个简单的例子：

from functools import cache

@cache
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

print(fibonacci(10)) # 输出 55

在上面的例子中，我们定义了一个 fibonacci 函数，用于计算斐波那契数列的第 n 项。由于斐波那契数列的计算比较耗时，因此我们使用 @cache 装饰器来缓存函数的返回值。这样，当我们多次调用 fibonacci 函数时，只有第一次会进行计算，后续调用会直接返回缓存中的结果，从而提高了函数的执行效率。

python中@cache

在Python中，`@cache`是一个装饰器函数，它可以用来缓存函数的输出，以避免重复计算。它是Python标准库中`functools`模块中的一个函数，需要Python 3.9或更高版本才能使用。

`@cache`装饰器的使用非常简单，只需要将其放在要缓存的函数上方即可。例如：

from functools import cache

@cache
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

上面的代码中，`fibonacci`函数计算斐波那契数列中第n个数的值。由于计算斐波那契数列需要重复计算很多次，因此使用`@cache`装饰器可以大大提高程序的运行效率。装饰器会自动缓存函数每次的输出，在下一次调用函数时，如果输入参数相同，则直接从缓存中取出结果，避免了重复计算。

需要注意的是，`@cache`装饰器只适用于纯函数，即函数的输出只取决于其输入，不会受到其他因素的影响。如果函数的输出依赖于其他因素，例如全局变量或随机数生成器，则无法使用`@cache`装饰器进行缓存。