Python中的cache如何使用
更新时间:2023-10-15使用@cache进行缓存,提高Python函数效率
在Python编程过程中,我们经常需要写一些计算复杂度较高的函数。然而,高计算复杂度的函数不免会影响程序的效率,从而拖慢整个程序的运行速度。因此,我们需要想办法提高这些函数的效率,让程序运行得更快更流畅。这时,Python中的@cache就派上了用场。
使用@cache进行缓存,减少函数计算时间
Python中的@cache是一个用来进行缓存处理的装饰器,可以有效的减少函数的计算时间。当函数的输入参数相同时,@cache会自动从缓存中读取结果,而不必重新计算。这样,在函数被重复调用时,能够大大缩短计算时间,提高程序效率。
例如下面这个函数是一个计算Fibonacci数列的函数:
def fibonacci(n):
if n == 1 or n == 2:
return 1
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
使用这个函数计算Fibonacci数列中第50个数字需要7s左右的时间。但是,使用@cache进行缓存,再次运行这个函数,计算同样的数字只需要0.00018s的时间,快了将近40000倍!
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci(n):
if n == 1 or n == 2:
return 1
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
使用@cache处理递归函数的缓存问题
在Python中,有一类常见的高计算复杂度函数就是递归函数。尤其是在计算树形结构问题时,递归函数经常被使用。然而,在递归函数中使用@cache时,需要特别注意。
考虑以下这个递归函数:
def factorial(n):
if n == 0:
return 1
else:
return n * factorial(n-1)
如果在这个函数中使用@cache,将会发现当n的值非常大时,程序可能会崩溃,并抛出“maximum recursion depth exceeded while calling a Python object”异常。这是由于Python默认的递归深度是有限制的,如果使用递归计算一个极大的数字时,递归深度会超过Python的默认极限,导致程序崩溃。解决这个问题的方法是使用sys库中setrecursionlimit函数,将Python默认的递归深度限制扩大到一个合理的范围。
import sys
sys.setrecursionlimit(10000)
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None)
def factorial(n):
if n == 0:
return 1
else:
return n * factorial(n-1)
限制缓存的大小
在Python中,@cache缓存的大小是无限大的。这就意味着,当缓存的数据量达到一定的规模时,程序的运行速度可能会受到影响。为了避免这种情况的发生,我们可以设置@cache缓存的最大大小,当缓存数据量超出限制时,自动删除不常用的数据,保证缓存始终是最新的。
例如,在下面的函数中,我们将@cache缓存的最大数据量限制在1000以内。这意味着,当缓存中的数据量超过1000条时,lru_cache函数会自动删除一部分不常用的数据,保证缓存始终是最新的:
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=1000)
def fibonacci(n):
if n == 1 or n == 2:
return 1
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)