缓存是一种常见的优化技术,可以提高程序的执行效率。在Python中,我们可以使用@cache装饰器来实现函数的缓存。@cache装饰器是Python 3.9版本中引入的functools模块中的一个功能。
@cache装饰器的作用是将函数的计算结果缓存起来,以避免重复的计算。当函数被调用时,@cache装饰器会检查函数的参数是否已经在缓存中存在,如果存在,则直接返回缓存中的结果,而不再执行函数的计算过程;如果不存在,则执行函数的计算过程,并将结果缓存起来,以备后续使用。
下面我们来看一个简单的例子,演示如何使用@cache装饰器:
from functools import cache
@cache
def fibonacci(n):
if n <=
Python中的@cache装饰器能优化程序性能,避免重复计算。它检查函数参数是否存在缓存,若存在则直接返回结果,否则执行计算并缓存。适用于纯函数,基于哈希表实现,可能导致内存消耗增加。了解如何有效利用@cache提升执行效率。
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