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Python lru_cache保存计算结果

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Python lru_cache保存计算结果使用方法详解

Python提供了一个装饰器(lru_cache)用于缓存函数调用的结果，它能够大大提高函数的执行效率，特别是当函数需要重复计算相同参数时。本文将详细介绍Python lru_cache的使用方法。

lru_cache的基本使用方法

lru_cache是Python3.2中新加入的标准库，可以通过引入functools库来使用。其基本语法如下：

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)  # maxsize参数用于设置缓存大小
def funcname(params):
    # 计算过程
    return result

其中，maxsize参数用于设置缓存大小，如果设置为None，则缓存可以无限制增长。

示例1：使用lru_cache改善Fibonacci数列的计算

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    else:
        return fib(n-1) + fib(n-2)

print(fib(80))

示例2：使用lru_cache改善递归函数的计算

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def Ackermann(m, n):
    if m == 0:
        return n+1
    elif n == 0:
        return Ackermann(m-1, 1)
    else:
        return Ackermann(m-1, Ackermann(m, n-1))

print(Ackermann(3, 4))

lru_cache的高级用法

lru_cache还有一些高级用法，用于改变缓存的行为。

cache_info函数

cache_info函数用于查询缓存状态，例如缓存大小、缓存命中次数等。

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def func(params):
    # 计算过程
    return result

# 查询缓存状态
print(func.cache_info())

cache_clear函数

cache_clear函数用于清除缓存中的全部数据。

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def func(params):
    # 计算过程
    return result

# 清除缓存
func.cache_clear()

typed参数

typed参数用于区分不同类型参数的缓存。例如：

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None, typed=True)
def func(params):
    # 计算过程
    return result

print(func(1))
print(func(1.0))

此时，由于1和1.0是不同类型的参数，它们被认为是不同的缓存项。

结语

lru_cache是Python函数缓存的利器，使用方法及其简单。但需要注意的是，lru_cache使用上要谨慎，缓存的不当使用也会带来不必要的负面影响。

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