python通过functools.lru_cache提升性能

最新推荐文章于 2025-07-30 10:13:42 发布
最新推荐文章于 2025-07-30 10:13:42 发布
阅读量2.7k 收藏 1
点赞数 3
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bianfan4327/article/details/80680047
本文介绍了一种通过缓存装饰器来优化递归函数的方法。这种方法通过记录过往的函数调用结果来避免重复计算，显著提高了递归函数的性能。

可以看到循环只进行了5次，原因是此装饰器会记录以往函数运行的结果，避免参数重复时反复调用，达到提高性能的作用，在递归函数中作用特别明显

Python性能加速器：掌握functools.lru_cache装饰器
windowshht的博客
07-26 882
lru_cache装饰器接受一个可选的maxsize参数，用于指定缓存的最大容量。当缓存项的数量超过这个值时，最久未被访问的缓存项将被移除。如果maxsize设置为None，则缓存大小将没有限制（但请注意，这可能会导致内存使用过多）。# 假设这里有一个复杂的计算过程是Python中一个非常实用的装饰器，它通过缓存函数结果的方式，能够显著提高那些重复计算相同输入值的函数的性能。本文详细介绍了lru_cache。
Python中的高效缓存机制：使用functools.lru_cache优化函数性能
一个被知识诅咒的人
11-17 1084
在Python编程中，缓存机制是提高程序性能的关键技术之一。`functools.lru_cache`提供了一种内建的轻量级缓存装饰器，通过缓存函数调用结果来优化性能，尤其在重复计算的场景中效果显著。本文深入探讨`lru_cache`的工作原理，并从函数缓存、缓存失效策略、缓存大小管理等多个角度展示如何使用`lru_cache`。我们还将通过丰富的代码示例展示如何在实际项目中使用缓存机制来提高效率，并讨论如何定制缓存策略以应对不同需求。本文将帮助您掌握Python中的高效缓存技术，增强程序的可扩展性和响应速
lru_dict的python库
05-31
是python的一个库，鉴于比较难下载就放在这里给大家下载了。
Python性能提升大杀器：深入解析functools.lru_cache装饰器
wjianwei666的专栏
05-11 691
LRU（最近最少使用）缓存是一种常见的缓存策略，它保留最近使用的项，而丢弃最不常使用的项。functools.lru_cache装饰器是Python标准库中的一种缓存工具，它使用LRU策略来存储函数的输出结果。这意味着最近使用的函数调用结果将被保留在缓存中，而较长时间未被使用的结果将被清除，以释放内存。默认情况下，lru_cache使用参数的值作为缓存键。但可以为参数定义自定义缓存键的函数：复制# 使用自定义键进行缓存1.2.3.4.5.6.7.
深入理解 Python lru_cache：从原理到实践的完整指南
最新发布
ningyanggege的博客
07-30 798
从最基本的角度看，缓存解决的是时间与空间的权衡时间成本：重复计算耗时空间成本：存储计算结果需要内存权衡策略：用有限的内存换取计算时间的节省快速查找：给定输入，快速找到对应结果快速更新访问时间：标记某个数据为"最近使用"快速删除最旧数据：当缓存满时，删除最久未使用的lru_cache时空权衡：用内存换时间局部性原理：最近使用的数据更可能再次被使用数据结构的艺术：哈希表与双向链表的完美结合装饰器模式：优雅地扩展函数功能函数纯净（无副作用）+计算昂贵重复调用= 适合lru_cache。
LRU Cache
qq_67582098的博客
09-19 1146
LRU Cache
LruCache详解之 Android 内存优化
钟钟的专栏
04-05 9260
概念：LruCache 什么是LruCache？ LruCache实现原理是什么？这两个问题其实可以作为一个问题来回答，知道了什么是 LruCache，就只然而然的知道 LruCache 的实现原理；Lru的全称是Least Recently Used ，近期最少使用的！所以我们可以推断出 LruCache 的实现原理：把近期最少使用的数据从缓存中移除，保留使用最频繁的数据，那具体代码要怎么实现
backports.functools_lru_cache‑1.6.1‑py2.py3‑none‑any.whl
12-21
离线安装包，亲测可用
PyPI 官网下载 | backports.functools_lru_cache-1.3.tar.gz
01-26
总的来说，`backports.functools_lru_cache`库为旧版本的Python提供了`functools.lru_cache`功能，使得开发者能够在更广泛的环境中享受到缓存带来的性能提升。通过学习其源码，我们可以深入了解Python装饰器的实现...
backports.functools_lru_cache-1.5.tar
07-24
python源码安装包backports.functools_lru_cache-1.5.tar 解压后python setup.py install 进行安装
python functools.lru_cache
gold615的博客
10-04 1124
当调用的函数是一些耗时操作且结果只与参数有关时，为了提高响应速率，可以使用这个函数作为装饰器，它本质是一个缓存池，一次新的计算后会缓存这次计算结果，当下次被调用时就有可能不用再计算，当然只是有可能，具体看后面的代码解读。 假如有一个函数需要根据传入的字符串去硬盘上读取相应的文件文本并返回给用户，则可以这样使用： from functools import lru_cache @lru_cache def readFile(filename:str): return open(filename) 但是lr
python：lru_cache装饰器
暮日落流年的博客
11-29 1744
缓存是什么？缓存是一门优化技术，就是将数据存放在比访问源数据成本更低、速度更快的位置上。 比如别人在微信上发送一个文件给你，你第一次访问可能要下载这源文件，然后下载到本地，等你下一次在打开它的时候，其实是从本地打开的。 那么这里的本地存放位置相当于是“缓存”，它比再去访问源文件，比如要下载，速度更快、成本更低。 1. lru_cache装饰器是什么了？ 我们可以用一个字典来模拟这种策略，比如定义一个dict，如果该元素不在dict中，我们就push进去，但是这样就会存在一个问题，这个dict的数目会越来.
Python标准库: functools (cmp_to_key, lru_cache, total_ordering, partial, partialmethod, reduce, singled...
weixin_30699235的博客
07-26 380
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sorte...
LruCache类的使用(内存优化)
陈如水的专栏
10-09 2183
这样做，只能自己写图片加载工具类，完全抛弃了第三方的图片加载框架 知识点： 1）Runtime类(运行时类)：Runtime类封装了运行时的环境,每个Java应用程序都有一个Runtime类实例，使应用程序能够与其运行的环境相连接。可以通过getRuntime 方法获取当前Runtime运行时对象的引用,旦得到了一个当前的Runtime对象的引用，就可以调用Runtime对象的方法去控制Jav
Android基础-LruCache原理解析
weixin_30800807的博客
08-15 354
一、Android中的缓存策略 一般来说，缓存策略主要包含缓存的添加、获取和删除这三类操作。如何添加和获取缓存这个比较好理解，那么为什么还要删除缓存呢？这是因为不管是内存缓存还是硬盘缓存，它们的缓存大小都是有限的。当缓存满了之后，再想其添加缓存，这个时候就需要删除一些旧的缓存并添加新的缓存。 因此LRU(Least Recently Used)缓存算法便应运而生，LRU是最近最少使用...
加速函数，每个Python程序员都应该了解标准库的Lru_cache
读芯术的博客
03-21 894
全文共1291字，预计学习时长4分钟 来源：Pexels 加速新境界：通过使用简单的缓存功能，仅需一行代码即可加速你的函数。 不久前，我构建了一个日常运行的ETL管道，其通过从外部服务中抽取数据来丰富输入数据，然后将结果加载到数据库中。 随着输入数据的增加，等待外部服务器的响应变得非常费时，这使得ETL进程越来越慢。经过一番调查，我发现与总记录数（~500k）相比...
Python官方库backports.functools_lru_cache下载指南
对于Python开发者来说，能够通过backports使用`functools.lru_cache`这样的工具是非常有意义的。它不仅可以帮助开发者在维护旧项目时提高代码效率，还能在学习和工作中提升开发体验，使得不必升级到最新的Python版本...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值