Python中缓存lru_cache的基本介绍和讲解

什么是lru_cache

lru_cache是Python中标准库functools中的一个函数，用于提高函数的运行效率，可以实现对函数结果进行缓存。lru_cache表示Least Recent Use，也就是最近最少使用的意思，它会保留最近使用次数最多的n个函数调用结果。

lru_cache的使用

lru_cache的基本使用很简单，只需要在需要进行缓存的函数上添加装饰器@lru_cache即可。使用缓存后，当函数再次被调用时，如果传入的参数相同，则可以直接返回缓存中的结果，而不用再执行一遍函数计算。这样可以节省时间和资源，提高函数的执行效率。

示例1

下面是一个简单的示例，演示了如何使用lru_cache来提高函数fibonacci的执行效率：

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=256)
def fibonacci(n):
    if n in (0, 1):
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

在这个例子中，我们定义了一个递归函数fibonacci。由于递归函数的特性，每次都需要计算大量的重复结果。为了提高函数的效率，我们使用了lru_cache来缓存结果，以便后续调用时可以直接返回结果，而不用再次计算。通过增加maxsize的设置，我们可以增加缓存的大小，提高缓存的效率。

示例2

下面是一个更加复杂的示例，演示了如何将缓存的结果保存到磁盘中，以便可以在多个程序之间共享缓存数据。在这个示例中，我们使用了lru_cache的两个参数：typed和cache_decorator。

from functools import lru_cache

@lru_cache(typed=False, maxsize=256, cache_decorator=lambda x: pickle.dumps(x))
def fibonacci(n):
    if n in (0, 1):
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

在这个例子中，我们将cache_decorator参数设置为pickle.dumps，以便将函数的结果序列化为字符串，并将其作为缓存的键值对存储在磁盘中。通过将typed设置为False，我们可以禁用参数类型检查，以确保可以正确的缓存所有传入函数的参数。这样，即使在不同的程序之间也可以共享缓存数据。

总结

lru_cache是一个非常实用的Python函数，可以使用缓存来提高函数的执行效率。在实际编程中，我们可以根据具体情况，灵活运用lru_cache的各种参数来达到更好的效果。