python的cache装饰器

Python 的 cache 装饰器可以用来缓存函数的计算结果，以提高程序的运行效率。下面是一个简单的实现：

def cache(func):
    cached_results = {}
    def wrapper(*args):
        if args in cached_results:
            return cached_results[args]
        result = func(*args)
        cached_results[args] = result
        return result
    return wrapper

使用方法如下：

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

这个装饰器可以缓存 Fibonacci 数列的计算结果，避免重复计算。

相关问题

python的cache装饰器是怎么实现的

Python的cache装饰器可以通过使用functools模块中的lru_cache函数来实现。该函数可以缓存函数的结果，以便在后续调用时快速返回结果，从而提高程序的性能。使用该装饰器时，需要指定缓存的大小和哈希函数的方式。例如，可以使用以下代码来定义一个带有缓存的函数：

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def my_function(arg1, arg2):
    # do some computation
    return result

在这个例子中，my_function函数的结果将被缓存，最多可以缓存128个不同的参数组合。如果函数被调用时使用了相同的参数，那么缓存中的结果将被返回，而不是重新计算。

python cache

Python缓存指的是将一些计算结果存储在内存中，以便于在后续的计算中快速调用和使用。这样做可以提高程序的运行速度和效率。Python中常见的缓存技术包括：LRU Cache、Memoization等。

其中，LRU Cache是最常用的一种缓存技术，它是一种基于“最近最少使用”原则的缓存算法。具体来说，当缓存空间被占满时，会将最近最少被使用的缓存项删除，以释放空间。Memoization则是一种将函数的返回值缓存起来的技术，以避免重复计算。

Python中可以使用装饰器来实现缓存功能，例如使用functools.lru_cache来实现LRU Cache。同时，Python还提供了一些内置的缓存模块，如functools、cachetools等。