python中使用缓存技术

functools.cache 是 Python 3.9 中引入的一个装饰器,用于缓存函数的返回值,以便在相同的参数输入下,可以直接返回缓存的结果,而不必重新计算。这对于那些在相同输入下计算结果相同的函数来说非常有用。

使用 `functools.cache` 装饰器可以在函数的运行时动态地缓存结果,这样可以提高函数的执行速度,尤其是当函数的计算开销很大时。它在使用递归或者其他需要计算相同值多次的情况下尤其有用。

以下是一个简单的示例,演示了如何使用 `functools.cache` 装饰器:

python 复制代码
import time
from functools import cache

@cache
def add(x):
    print(f"输入的数据是{x}...")
    time.sleep(2)
    return x+1

while True:
    data = int(input(">>...."))
    print(add(data))

在上面的示例中,`add函数使用了 `functools.cache` 装饰器,这意味着在第一次计算 add 的结果后,结果将被缓存,并在下一次调用 `fibonacci(n)` 时直接返回缓存的结果,而不必重新计算。

需要注意的是,`functools.cache` 是在 Python 3.9 中引入的,如果您的 Python 版本较低,可能需要考虑其他缓存方案,比如使用 `functools.lru_cache`。还有就是这个示例中的"

复制代码
print(f"输入的数据是{x}...")",它只会再第一次打印,如果下次再次执行相同结构,函数会直接返回结果,不会去执行里面的代码。这点是要注意的。
相关推荐
段帅龙呀5 小时前
Redis构建缓存服务器
服务器·redis·缓存
夜斗小神社20 小时前
【黑马点评】(二)缓存
缓存
Hello.Reader1 天前
Redis 延迟监控深度指南
数据库·redis·缓存
Hello.Reader1 天前
Redis 延迟排查与优化全攻略
数据库·redis·缓存
在肯德基吃麻辣烫2 天前
《Redis》缓存与分布式锁
redis·分布式·缓存
先睡2 天前
Redis的缓存击穿和缓存雪崩
redis·spring·缓存
CodeWithMe3 天前
【Note】《深入理解Linux内核》 Chapter 15 :深入理解 Linux 页缓存
linux·spring·缓存
大春儿的试验田3 天前
高并发收藏功能设计:Redis异步同步与定时补偿机制详解
java·数据库·redis·学习·缓存
likeGhee3 天前
python缓存装饰器实现方案
开发语言·python·缓存
C182981825753 天前
OOM电商系统订单缓存泄漏,这是泄漏还是溢出
java·spring·缓存