python如何使用內(nèi)置的緩存機(jī)制來(lái)提高效率

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 使用內(nèi)置的緩存機(jī)制來(lái)提高效率

緩存是一種存儲(chǔ)定量數(shù)據(jù)以滿足后續(xù)采集需求的方法，旨在加快數(shù)據(jù)采集的速度。

數(shù)據(jù)生成過(guò)程可能需要諸如計(jì)算，正則化和遠(yuǎn)程獲取之類的操作。 如果同一數(shù)據(jù)需要多次使用，則每次重新生成都將浪費(fèi)時(shí)間。

因此，如果將通過(guò)諸如計(jì)算或遠(yuǎn)程請(qǐng)求之類的操作獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存，則將加速后續(xù)的數(shù)據(jù)獲取需求。

為了達(dá)到這個(gè)要求，Python 3.2+為我們提供了一種易于實(shí)現(xiàn)的機(jī)制，而無(wú)需您編寫(xiě)這樣的邏輯代碼。

該機(jī)制是在functool模塊的lru_cache裝飾器中實(shí)現(xiàn)的。

參數(shù)解釋：

• maxsize：此函數(shù)調(diào)用最多可以緩存多少個(gè)結(jié)果，如果為None則沒(méi)有限制，設(shè)置為2的冪時(shí)，性能最佳

• 類型：如果為T(mén)rue，則將分別緩存不同參數(shù)類型的調(diào)用。

例如：

輸出如下，您可以看到第二個(gè)調(diào)用不執(zhí)行函數(shù)主體，而是直接將結(jié)果返回到緩存中：

calculating: 1 + 233  calculating: 2 + 35

以下是經(jīng)典的斐波那契數(shù)列，當(dāng)您指定較大的n時(shí)，會(huì)有很多重復(fù)的計(jì)算

現(xiàn)在可以將第6點(diǎn)中介紹的timeit用于測(cè)試可以提高多少效率。

如果不使用lru_cache，則運(yùn)行時(shí)間為31秒：

使用lru_cache后，運(yùn)行速度過(guò)快，因此我將n的值從30調(diào)整為500，但是即使這樣，運(yùn)行時(shí)間也只有0.0004秒。 速度的提高非常顯著。

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