函数缓存 (Function caching)
函数返回值缓存是优化一个函数的常用手段。我们可以将函数、输入参数、返回值全部保存起来,当下次以同样的参数调用这个函数时,直接使用存储的结果作为返回(不需要重新计算)。
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] # 我们也可以轻松地对返回值清空缓存,通过这样:
fib.cache_clear()
那个maxsize参数是告诉lru_cache,最多缓存最近多少个返回值。
functools提供了lru_cache,如果缓存数据超出参数
maxsize
的值,就用LRU(最少最近使用算法)清除最近很少使用过的缓存结果而cachetools模块提供了更多缓存失效策略:
- LFUCache(Least Frequently Used (LFU) cache implementation.)
- LRUCache(Least Recently Used (LRU) cache implementation.)
- RRCache(Random Replacement (RR) cache implementation.)
- TTLCache(LRU Cache implementation with per-item time-to-live (TTL) value.)
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 memorize(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 @memorize
def fibonacci(n):
if n < 2: return n
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2) fibonacci(25)
总结:
函数的缓存是通过闭包实例来实现的,对于每一个被加上cache装饰器的函数,运行时都会被创建一个不同的闭包实例。
参数的缓存是通过闭包实例中引入的哈希表(dict)的key来保存的。
返回值的缓存是通过字典形式保存,键为函数参数,值为函数返回值,。
refer
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