python cache
时间: 2023-09-04 07:17:31 浏览: 69
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。
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:
```python
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。