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。

相关问题

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。

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。