python @cache

在Python中，`@cache`通常是一个装饰器（decorator），它用于缓存函数的结果，以提高程序的性能。当你在一个函数上应用这个装饰器时，如果函数先前已经计算过某个输入值，那么后续再调用该函数时，会直接从缓存中返回结果，而不是重新计算。这在处理那些计算代价较高的函数，尤其是对于那些会产生重复结果的函数时非常有用。

例如，你可以使用第三方库如`functools.lru_cache`来实现缓存功能：

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=10)  # 设置最大缓存大小为10
def expensive_function(n):
    # 这里是耗时的计算
    return n * n

result = expensive_function(5)

如果你再次调用`expensive_function(5)`，它将不会重新计算5 * 5，而是直接返回之前的结果。请注意，缓存适用于函数的副作用较小、可以被重置的情况，并且你需要确保缓存键（输入值）能够唯一标识函数的输出。

相关问题

python@cache

@cache 是 Python 3.9 版本引入的一个装饰器，它是 functools 模块中的一个函数缓存装饰器。这个装饰器将被执行的函数的执行结果缓存起来，当下次请求同样的函数参数时，直接返回缓存的结果，而不再执行函数体。@cache 装饰器的功能与带有大小限制的 @lru_cache(maxsize=None) 装饰器相似，但不需要移除旧值，因此更轻量级和更快速。

python @cache的导入

在Python中，`@cache` 是在 `functools` 模块中定义的一个装饰器，它是从Python 3.9版本开始引入的。`@cache` 用于缓存函数的调用结果，当函数的输入参数相同时，可以直接返回缓存的结果，从而避免重复计算，提高程序的效率。这种技术通常被称为“缓存”或“记忆化”（memoization）。

使用 `@cache` 需要注意的是，它默认使用函数的参数位置（而非名称）来缓存结果。因此，如果一个函数使用了具有相同值但不同名称的参数，那么使用 `@cache` 可能不会按预期工作。此外，`@cache` 使用的是最近最少使用（LRU）缓存策略，当缓存达到最大值时，会自动删除旧的缓存条目。

下面是一个使用 `@cache` 的示例：

from functools import cache

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

print(fibonacci(50))  # 由于缓存，这个调用将非常快

在这个例子中，`fibonacci` 函数计算斐波那契数列的第 `n` 个数字。由于使用了 `@cache`，即使是较大的 `n`，函数的执行速度也非常快，因为它会缓存所有的中间结果。