@lru_cache(maxsize=1)
时间: 2023-11-22 20:04:23 浏览: 42
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。
相关问题
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。
@functools.lru_cache
`functools.lru_cache` 是 Python 标准库中的一个装饰器函数,它用于实现最近最少使用缓存(Least Recently Used Cache)。当函数被装饰时,它会缓存函数的结果,以便在相同的参数被传递给函数时,可以直接返回缓存的结果,而不需要重新计算。
LRU 缓存是一种常见的缓存策略,它会保留最近被访问的一部分缓存项,而淘汰掉最久未被访问的缓存项。`functools.lru_cache` 提供了一个方便的方式来使用 LRU 缓存策略,它接受一个可选的 `maxsize` 参数,用于指定缓存的最大大小。
要使用 `functools.lru_cache`,只需将其作为装饰器应用于你想要缓存的函数即可。下面是一个简单的示例:
```python
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=128)
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
fibonacci(10) # 第一次调用会计算并缓存结果
fibonacci(10) # 直接返回缓存的结果,无需重新计算
```
在上面的示例中,`fibonacci` 函数使用了 `functools.lru_cache` 装饰器,并设置了最大缓存大小为 128。当第一次调用 `fibonacci(10)` 时,会计算并缓存结果。第二次调用时,直接从缓存中返回结果,无需重新计算。
这是 `functools.lru_cache` 的基本用法,它可以帮助提高函数的性能,特别是对于那些计算开销较大的函数。