@functools.lru_cache()

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python functools.lru_cache做备忘功能

import time import functools def clock(func): @functools.wraps(func)#还原被装饰函数的__name__和__doc__属性 def clocked(*args,**kwargs):#支持关键字参数 t0 = time.perf_counter() result = func(*args,**kwargs) elapsed = time.perf_counter()- t0 name = func.__name__ arg_lst…

functools.lru_cache装饰器

functools.lru_cache装饰器 functools.lru_cache是非常实用的装饰器,他实现了备忘功能它把耗时的函数的结果保存起来,避免传入相同的参数时重复计算.LRU是Least Recently Used的缩写,表明缓存不会无限制增长,一段时间不用的缓存条目会被扔掉. 使用递归来生成斐波那契的第n个数 # clock 装饰器 import time import functools def clock(func): @functools.wraps(func) def cl…

用functools.lru_cache实现Python的Memoization

现在你已经看到了如何自己实现一个memoization函数,我会告诉你,你可以使用Python的functools.lru_cache装饰器来获得相同的结果,以增加方便性. 我最喜欢Python的原因之一就是它的语法的简洁和美丽与它的哲学的美丽和简单性并行不悖.Python被称作“内置电池(batteries included)”,这意味着Python捆绑了大量常用的库和模块,这些只需要一个import声明! 我发现functools.lru_cache是一个很好的例子.lru_cache装饰器…

通过源码学习@functools.lru_cache

一.前言通常在一些代码中包含了重复运算,而这些重复运算会大大增加代码运行所耗费的时间,比如使用递归实现斐波那契数列. 举个例子,当求 fibonacci(5) 时,需要求得 fibonacci(3) 和 fibonacci(4) 的结果,而求 fibonacci(4) 时,又需要求 fibonacci(2) 和 fibonacci(3) ,但此时 fibonacci(3) 就被重新计算一遍了,继续递归下去,重复计算的内容就更多了.求 fibonacci(5) 的代码和运行结果如下: def f…

django.views.debug.get_default_exception_reporter_filter @functools.lru_cache()def get_default_exception_reporter_filter(): # Instantiate the default filter for the first time and cache it. return import_string(settings.DEFAULT_EXCEPTION_REPORTER_FIL…

Python 缓存机制与 functools.lru_cache(zz)

refer to: http://kuanghy.github.io/2016/04/20/python-cache…

Python标准库: functools (cmp_to_key, lru_cache, total_ordering, partial, partialmethod, reduce, singledispatch, update_wrapper, wraps)

functools模块处理的对象都是其他的函数,任何可调用对象都可以被视为用于此模块的函数. 1. functools.cmp_to_key(func) 因为Python3不支持比较函数,cmp_to_key就是将老式的比较函数(comparison function)转换成关键字函数(key function),与能够接受key function的函数一起使用,比如说sorted,list.sort, min, max, heapq.nlargest, itertools.groupby等等.…