@lru_cache(None)这句话作用
时间: 2023-12-09 22:06:59 浏览: 31
是什么?
这是一个Python的装饰器,用于缓存函数的结果以提高函数的性能。当函数被再次调用时,如果传入的参数与之前相同,则直接返回缓存的结果,而不是执行函数的计算过程。当参数不同时,则执行函数的计算过程并缓存结果。其中,lru_cache表示采用Least-Recently-Used的缓存策略,None表示缓存的最大大小不限制。
相关问题
@lru_cache(maxsize=1)
这是一个装饰器函数 `lru_cache` 的用法,用于实现缓存功能。`maxsize` 参数指定了缓存的最大大小,当缓存满时,会根据最近最少使用的原则淘汰旧的缓存对象。这个装饰器可以应用在函数上,以提高函数的执行效率。你可以将函数调用的结果缓存起来,下次再调用相同的函数时,可以直接从缓存中获取结果,避免重复计算。这样可以加快函数的执行速度,特别是对于耗时的操作。你可以尝试在你的代码中使用 `@lru_cache(maxsize=1)` 装饰器来实现缓存功能。
python 中@lru_cache(maxsize=1)是什么意思
@C知道 ,在Python中,`@lru_cache(maxsize=1)`是一个装饰器,用于缓存函数的结果。`lru_cache`是一个缓存装饰器,它使用最近最少使用(Least Recently Used,LRU)的策略来缓存函数的返回值。
`maxsize=1`参数指定了缓存的大小,这里设置为1,意味着只缓存最近一次的函数调用结果。当函数再次被调用时,如果参数与上一次调用相同,装饰器会直接返回缓存中的结果,而不会再次执行函数体。
这个装饰器通常用于提高函数的执行速度,特别是当函数的计算量较大,但是函数的返回值很少变化时。通过缓存结果,可以避免重复计算相同的参数,从而提高程序的性能。