python中@cache是什么意思,用代码举例子说明
时间: 2023-05-15 09:05:37 浏览: 83
@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。
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使用mongodb作为主数据库,redis作为副数据库实现缓存的例子代码
以下是使用Python操作MongoDB和Redis实现缓存的示例代码:
```python
import pymongo
import redis
# 连接MongoDB
mongo_client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
mongo_db = mongo_client['test_db']
mongo_collection = mongo_db['test_collection']
# 连接Redis
redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
# 获取缓存数据
def get_data_from_cache(key):
data = redis_client.get(key)
if data is not None:
return data.decode('utf-8')
return None
# 保存数据到缓存
def save_data_to_cache(key, data):
redis_client.set(key, data)
# 获取数据
def get_data_from_db(id):
data = get_data_from_cache(id)
if data is not None:
return data
data = mongo_collection.find_one({'_id': id})
if data is not None:
save_data_to_cache(id, str(data))
return str(data)
return None
# 更新数据
def update_data_in_db(id, data):
mongo_collection.update_one({'_id': id}, {'$set': data})
save_data_to_cache(id, str(data))
# 删除数据
def delete_data_from_db(id):
mongo_collection.delete_one({'_id': id})
redis_client.delete(id)
```
以上代码中,我们使用pymongo模块连接MongoDB数据库,redis模块连接Redis缓存数据库。然后我们定义了一些操作函数,包括从缓存中获取数据、保存数据到缓存、从数据库获取数据、更新数据和删除数据等。在获取数据的时候,我们先从缓存中获取,如果缓存中没有,再从数据库中获取,并将数据保存到缓存中以便下次获取。在更新和删除数据的时候,我们不仅要更新或删除数据库中的数据,还要同步删除缓存中的数据。
希望这个例子能够对你有所帮助。