Python中的
cache函数是用于缓存装饰器的函数，可以提高递归算法的性能。
Python中的缓存机制是一种优化技术，用于存储耗时的函数结果，并在再次调用相同参数的函数时直接返回存储的结果，而无需重新计算，这可以显著提高程序的性能，特别是当函数计算复杂或调用频繁时，在Python中，我们可以使用内置的functools.lru_cache装饰器来实现这一功能。
基本用法
functools.lru_cache是一个装饰器，它接受一个可选的整数参数maxsize，表示缓存的最大条目数，当缓存满时，最近最少使用的条目将被丢弃，如果没有提供maxsize，或者设置为None，则缓存可以无限制地增长。
下面是一个简单的例子，展示了如何使用lru_cache来缓存一个斐波那契函数的结果：
from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=None) def fibonacci(n): if n < 2: return n return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2) print(fibonacci(10)) 输出 55
在这个例子中，fibonacci函数被lru_cache装饰，当我们计算fibonacci(10)时，中间结果fibonacci(9)、fibonacci(8)等都会被缓存起来，从而避免了重复计算。
缓存参数
lru_cache还允许我们自定义缓存的键和值，默认情况下，缓存的键是函数的参数，值是函数的返回值，我们可以通过设置key参数来改变键的生成方式，或者通过设置typed参数为False来禁用类型检查。
如果我们想要缓存一个函数的部分结果，可以这样做：
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None)
def expensive_operation(a, b, c):
假设这是一个非常耗时的操作
return a + b + c
def cached_partial(a, b):
return expensive_operation(a, b, 0)
result = cached_partial(1, 2) 结果被缓存
在这个例子中，我们创建了一个cached_partial函数，它只接受两个参数a和b，并使用固定的第三个参数0调用expensive_operation函数，这样，我们就可以缓存部分结果，而不是所有可能的组合。
清除缓存
我们可能需要手动清除缓存。lru_cache提供了一个cache_clear方法，可以用来清除缓存的所有条目。
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci(n):
if n < 2:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
fibonacci(10) 计算并缓存结果
fibonacci.cache_clear() 清除缓存
在这个例子中，我们首先计算并缓存了fibonacci(10)的结果，然后使用cache_clear方法清除了缓存。
相关问题与解答
1、Q: lru_cache和普通的字典缓存有什么区别？
A: lru_cache提供了自动管理缓存的功能，包括限制缓存大小、自动淘汰最近最少使用的条目等，而普通的字典缓存需要手动管理这些细节。
2、Q: lru_cache会改变原函数的行为吗？
A: lru_cache不会改变原函数的行为，只是在原函数的基础上添加了缓存功能，它通过装饰器的方式实现，对原函数的代码没有任何影响。
3、Q: 如果我想限制缓存的大小，应该如何设置maxsize参数？
A: maxsize参数表示缓存的最大条目数，如果设置为None，则缓存可以无限制地增长，如果设置为一个正整数，则缓存最多可以存储这么多条目，当缓存满时，最近最少使用的条目将被丢弃。
4、Q: 是否可以在不同的函数之间共享缓存？
A: lru_cache是针对单个函数设计的，不同的函数之间的缓存是独立的，如果需要在不同的函数之间共享缓存，可以考虑使用全局的字典或其他数据结构来存储缓存。
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