Python中的@cache巧妙用法

当我们使用Python进行编程时，常常会遇到需要使用一些需要花费大量计算资源来进行复杂计算的函数，而这些计算结果可能会被多次使用。如果每次调用这个函数都重新计算一遍，可能会浪费大量的计算资源。@cache装饰器就提供了一个方便的方法来缓存任何昂贵的函数调用结果并以后重用它们。

使用@cache装饰器进行基本缓存

Python内置的functools库中提供了cache装饰器，它可以帮助我们记住函数执行时的结果，以便我们以后再次需要这些结果时可以直接调用。只需要在需要进行缓存的函数前加上@cache装饰器即可生效。

from functools import cache

@cache
def compute_expensive_result(x, y):
    # 在这里进行较长的计算
    return result 

在上面的例子中，每次调用compute_expensive_result函数时，它会先检查函数的输入参数是否已经缓存了结果。如果是，则它会直接从缓存中返回结果，否则它会执行函数的计算并将结果存储在缓存中。

此时需要注意的是，函数的输入参数需要是不可变的，否则函数的结果无法被缓存。因此，如果函数需要缓存的输入参数是可变对象，则需要将可变对象转化成不可变对象来进行缓存。例如，使用元组或冻结集来存储可变的列表。

使用@cache装饰器进行缓存控制

@cache装饰器提供了一些选项，可以控制缓存的行为。其中最常用的选项是maxsize。这个选项指定了缓存可以存储多少条结果。当缓存达到最大容量时，旧的结果会被删除以腾出空间，从而为新结果腾出空间。

from functools import cache

@cache(maxsize=100)
def compute_expensive_result(x, y):
    # 在这里进行较长的计算
    return result 

在上面的例子中，缓存最多存储100条结果。当缓存达到最大容量时，旧的结果将被删除以为新结果腾出空间。

示例1：Fibonacci数列生成器

Fibonacci数列是一系列数字，具有以下特征：第0和第1个数字为0和1，随后的数字是前两个数字之和。

我们可以使用递归来计算Fibonacci序列，但是对于大的数字，这种算法可能会变得非常缓慢。并且，由于递归需要反复计算相同的值，这会导致大量的浪费。

我们可以使用@cache来优化此算法，避免重复计算。以下是一个使用@cache装饰器来实现Fibonacci数列的示例：

from functools import cache

@cache
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

在这个示例中，我们定义了一个fibonacci函数，该函数采用递归算法计算Fibonacci序列。我们还将@cache装饰器用于fibonacci函数，以避免重复计算。

现在，我们可以通过调用fibonacci函数来生成Fibonacci序列，而不必担心它会变得缓慢。由于使用了缓存，计算成功的计算结果会被记住并返回，计算结果将不会重复计算。

示例2：拼写检查器

自然语言处理是一个非常经典的案例，比如字符串相似度分析，中文分词，翻译等等。其中一个常见的问题是: 如何拼写检查，也就是对用户在文本中输入的单词进行自动修正。

我们可以使用百度的飞桨NLP套件建立模型，但对于一个快速原型来说，我们可以借助一些库（例如：pyspellchcker、symplectic、autocorrect）。 以pyspellchceker为例，在使用pyspellchecker时，可能需要一个装饰器类，以方便代码实现。

from functools import wraps, cache
import pyspellchecker

class SpellChecker:
    def __init__(self, language):
        self.spell = pyspellchecker.SpellChecker(language=language)

    def spell_check(self, function):
        @wraps(function)
        @cache
        def wrapper(*args, **kwargs):
            result = function(*args, **kwargs)
            return self.spell.correction(result)

        return wrapper

# Example
checker = SpellChecker(language="en")
@checker.spell_check
def process_text(text):
    return text

print(process_text("rigourusly"))

在这个示例中，我们首先定义了一个SpellChecker类，该类初始化了pyspellchecker库的SpellChecker对象。接下来，我们定义了一个名为spell_check的方法，该方法的目的是创建一个cache装饰器，该函数使用pyspellchecker库来执行出拼写检查并校正错误拼写。

最后，我们创建一个checker对象，并使用它来调用process_text函数进行拼写检查。 由于使用了cache装饰器，拼写检查结果在遇到重复输入时，会优先返回之前校正过的拼写正确的结果，而无需进行多次计算。

以上就是我们Python中的@cache装饰器的巧妙用法，它可以帮助我们在一些计算密集型函数中，避免重复计算而带来的资源浪费和时间浪费。