functool.lru_cache用法

最新推荐文章于 2024-10-10 22:00:00 发布
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博客提及递归的时候可以用，但未详细说明具体用途。递归是信息技术中重要概念，常用于算法设计等场景。

递归的时候可以用
在这里插入图片描述

掌握Python性能优化利器：`functools.lru_cache`装饰器的深度应用
windowshht的博客
07-30 736
lru_cache（最近最少使用缓存）是一个装饰器，用于缓存函数调用的结果。当函数被带有不同参数再次调用时，lru_cache会检查缓存中是否已存储了相同参数组合的结果。如果找到，则直接返回缓存中的结果，避免了重复的计算过程，从而显著提高程序运行效率。lru_cache采用LRU（Least Recently Used）算法管理缓存，即当缓存达到设定的容量限制时，会移除最久未被访问的数据项，为新的数据腾出空间。
【Python】functools.lru_cache加快递归速度
一路嵌行的博客
04-15 919
在Leetcode中做到一个递归的题，提交每次都是超时，去看大佬的解答，发现人家增加了一行这个： from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=1000, typed=False) 查了一下，functool模块有lru_cache这样一个装饰器，它的作用主要是用来做缓存，将相对耗时的函数结果进行保存，避免重复计算。而且缓存并不会无限增长，...
使用 functools.lru_cache 做备忘
liguandong
04-18 438
functools.lru_cache 是非常实用的装饰器，它实现了备忘功能。这是一项优化技术，它把耗时的函数结果保存起来，避免传入相同的参数时重复计算。缓存不会无限制增长，一段时间不用的缓存会被扔掉。 生成第 n 个斐波那契数，递归非常耗时，看一个用装饰器写的例子： # clockdeco.py import time def clock(func): def clocked...
@functools.lru_cache装饰器缓存机制实现文件读取
weixin_50233450的博客
02-25 927
使用缓存机制，使相同入参的函数调用只执行一次。优化速率。文件读取。
Python学习笔记--内置模块functools中的lru_cache()函数
2303_79232676的博客
01-25 822
在编写一些应用中，我们的一些函数常常需要做一些耗时较长的操作，比如调用第三方API,进行复杂的运算等。尤其是处理数据的一些应用，需要重复计算，或者从外部获取数据，可以使用内置模块functools中的lru_cache()函数把计算的数据缓存下来，在后面重复计算使用数据时，就不再计算而是从缓存中获取前面计算过的数据，从而提升效率。当缓存已满时，最近最少使用的缓存项将被自动删除，以便为新的缓存项腾出空间。是一个装饰器，它可以用于将一个函数的结果缓存起来，以便在将来的调用中重复使用这些结果，从而提高性能。
python中functools.cache用法详解及缓存策略问题
IT之一小佬的博客
04-04 7879
python中functools.cache用法详解及缓存策略问题
functools.lru_cahce()的用法 Python
weixin_43401055的博客
07-19 435
一、前言 在介绍functools.lru_cache()之前，我们需要了解lru。 LRU是Least Recently Used（最近最少使用算法）的缩写。 在python中，functools.lru_cache()是lru的实现，主要是用来做缓存，他能把相对耗时的函数结果进行保存，避免传入相同的参数重复计算。同时，缓存并不会无限增长，不用的缓存会被释放。 二、lru_cache()的结构： functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False) 参数： maxs
python_functool
07-10
Python的functools模块是Python编程语言中的一个标准库，它提供了一系列用于操作可调用对象的...对于Python程序员来说，掌握这些工具的使用方法是非常有价值的，尤其是在处理复杂数据结构和执行性能要求较高的任务时。
Python的functools模块完全教程
Good Luck
10-10 1289
在python中。Java中则为。当一个函数将另一个函数作为输入或返回另一个函数作为输出时，这些函数称为高阶函数。functools模块是Python的标准库的一部分，它是为高阶函数而实现的，用于增强函数功能。
functool
最新发布
10-06
以下是关于 `functools` 的详细介绍、使用方法及相关示例： #### `partial` 函数 `partial` 函数的功能是固定函数参数，返回一个新的函数。当函数参数太多，需要固定某些参数时，可以使用 `partial` 创建一个新的...
python functiontools 模块
weixin_34195142的博客
02-01 936
一个内置的模块. 作用是实现了更多的功能, 同时形式上显得很简洁. 虽然在使用很方便, 但其中的原理还是很难复杂的. -------------------------------------------- functools 是 Python 中很简单但也很重要的模块，主要是一些 Python 高阶函数相关的函数。 该模块的内容并不多. 说到高阶函数，这是函数式编程范式中...
Python：functools.lru_cache函数缓存示例
we chat：玩转测试开发
08-11 529
functools.lru_cache 是 Python 标准库中的一个非常实用的工具，它用于缓存函数的返回值，以提高程序性能。本文将介绍如何安装和使用 lru_cache，并通过函数式和面向对象的方式给出简单的示例。：lru_cache 的 maxsize 参数控制缓存的大小。如果函数的行为取决于外部状态或依赖的输入数据变化，可能需要手动管理缓存失效或使用其他缓存策略。：lru_cache 在多线程环境下是线程安全的，但需要确保被缓存的函数本身是线程安全的。：自动管理缓存，减少手动实现缓存逻辑的需要。
Python使用cachetools实现增加和查询共用同一个cache
Debug yourself!
11-18 685
但是这里的方法只针对查询，如果创建时也把“输入-输出”关系保存在cache中，那么创建过但是没有查询过的输入也可以立马得到结果，尤其是有时创建后短时间内就要查询的情况。因为key=keys.hashkey，所以我们写的是lru[n]=8的key是n，但是执行时输入的n被转换为keys.hashkey(n)，两个key对不上，当然不会返回我们设定的8了。，即使用我们指定的“hash算法”，用输入自身作为key。可以发现我们指定的8没有生效，还是正确执行后的结果6。
python中的cachetools用法详解（Cached、LRUCache、TTLCache、LFUCache、RRCache）
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IT之一小佬的博客
08-01 1万+
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python 装饰器实现缓存_聊聊缓存|分享一个Python缓存装饰器
weixin_42119281的博客
03-01 501
什么是缓存，缓存的作用我可能会说：“把某个计算过程 P 的结果保存起来，如果下次需要知道计算过程 P 的结果，就直接从上次保存的数据中读取，这样就无需重复运行计算过程 P，节省获取结果的时间”。表述很简单，或许是我认为这样理解缓存比较简单吧。虽然话很简单，但在实际使用缓存的时候，要考虑的事情并不是那么简单，或许看看下文，就会体会到我的意思了。使用缓存除了框架或者第三方库提供的缓存功能，相信大家大多...
Python缓存神器cachetools：提高程序性能的利器，一文详解其缓存算法
艰难困苦，玉汝于成。
05-05 8567
春山如黄，琬琰满枝，烨烨清风，漫舞天地。
python——@functools.lru_cache修饰符简单使用
gy笨瓜的博客
12-14 1264
        使用functools.lru_cache修饰符的函数，简单的理解为保存多次执行结果，当传入某一参数的执行结果已经执行过，则不会再一次执行而是直接返回结果。 functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False)接受两个参数:         maxsize:默认为128，表示保存使用functoo
python 基础 -- functools.lru_cache
Victor_Monkey的博客
05-31 5945
python基础 – functools.lru_cache 代码基于python 3.5.2 functools模块中lrucache是非常使用的装饰器,它实现了缓存,去重的功能。它将耗时的函数结果保存起来,避免传入相同的参数重复计算。LRU三个字母是”Least Recently Used”的缩写,表明缓存不会无限储存,一段时间不用,或者数量超出一定限制,旧缓存就会扔掉。 列举简...
Python性能提升大杀器：深入解析functools.lru_cache装饰器
涛哥聊Python
11-24 1099
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。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。key装饰器是Python中一个强大的工具，可用于缓存函数的输出结果，以提高程序性能。通过使用LRU缓存策略，它能够有效管理缓存大小，确保最常使用的结果得以保留。在实际应用中，lru_cache。
functool.reduce的作用
12-06
functools.reduce是Python标准库中的一个函数，它可以将一个可迭代对象（如列表、元组等）中的元素通过一个指定的函数进行累积操作，最终得到一个单一的结果。reduce函数的基本语法如下： ```python functools.reduce(function, iterable[, initializer]) ``` 其中，`function`是一个接受两个参数的函数，`iterable`是一个可迭代对象，`initializer`是一个可选的初始值。 具体来说，reduce函数的工作原理如下： 1. 首先将可迭代对象中的前两个元素传递给`function`，得到一个结果。 2. 然后将这个结果与可迭代对象中的下一个元素一起传递给`function`，得到一个新的结果。 3. 重复上述过程，直到可迭代对象中的所有元素都被处理完毕。 下面是一个简单的例子，演示如何使用functools.reduce来计算一个列表中所有元素的和： ```python import functools # 定义一个函数，用于计算两个数的和 def add(x, y): return x + y # 使用reduce函数计算列表中所有元素的和 numbers = [1, 2, 3, 4, 5] result = functools.reduce(add, numbers) print(result) # 输出: 15 ``` 在这个例子中，reduce函数首先将列表中的前两个元素1和2传递给add函数，得到结果3。然后将结果3与下一个元素3一起传递给add函数，得到结果6。重复这个过程，直到所有元素都被处理完毕，最终得到结果15。
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