Python Functools – lru_cache()

在Python中，我们可以使用functools.lru_cache()函数来实现缓存有效参数的函数调用。该函数可以记录参数值并缓存函数的结果，以便在下一次相同参数调用时，可以直接返回缓存的结果，而不需要再次执行整个函数。

使用场景

这种装饰器非常适用于那些执行开销较大且适用于相同参数的函数。比如，计算斐波那契数列时，可以使用lru_cache()函数来缓存已经计算过的值，从而避免重复计算。

代码演示

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def fibonacci(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

在上面的代码中，我们使用了lru_cache()来装饰fibonacci()函数。maxsize参数为128，表示在缓存中最多缓存128个不同的参数。当函数被调用时，参数值会被记录，并且调用结果会被缓存。下次再调用同样的参数时，函数将从缓存中获取结果，而不是重新计算。

总结

Python的functools模块提供了许多有用的功能，其中lru_cache()函数是其中之一。使用该函数可以有效地缓存函数调用结果，从而提高程序性能和效率。但需要注意的是，该函数不适用于所有函数。如果函数有副作用或不纯，则不能使用该装饰器。