Python函数缓存
函数缓存 (Function caching)
函数缓存允许我们将一个函数对于给定参数的返回值缓存起来。
当一个I/O密集的函数被频繁使用相同的参数调用的时候,函数缓存可以节约时间。
在Python 3.2版本以前我们只有写一个自定义的实现。在Python 3.2以后版本,有个lru_cache
的装饰器,允许我们将一个函数的返回值快速地缓存或取消缓存。
我们来看看,Python 3.2前后的版本分别如何使用它。
Python 3.2及以后版本
我们来实现一个斐波那契计算器,并使用lru_cache
。
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=32)
def fib(n):
if n < 2:
return n
return fib(n-1) + fib(n-2)
>>> print([fib(n) for n in range(10)])
# Output: [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]
那个maxsize
参数是告诉lru_cache
,最多缓存最近多少个返回值。
我们也可以轻松地对返回值清空缓存,通过这样:
fib.cache_clear()
Python 2系列版本
你可以创建任意种类的缓存机制,有若干种方式来达到相同的效果,这完全取决于你的需要。
这里是一个一般的缓存:
from functools import wraps
def memoize(function):
memo = {}
@wraps(function)
def wrapper(*args):
if args in memo:
return memo[args]
else:
rv = function(*args)
memo[args] = rv
return rv
return wrapper
@memoize
def fibonacci(n):
if n < 2: return n
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)
fibonacci(25)
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