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。
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)
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
774
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
