Python中的@cache怎么使用

1. @cache是什么

@cache是Python的一个装饰器（decorator），它用于对函数进行缓存处理。

在编写程序时，有些函数可能会经常被调用，但是每次调用时都需要经过一定的计算过程，这样会导致程序执行效率较低。而使用@cache装饰器可以将函数的结果缓存起来，下次调用时直接从缓存中读取，避免重复计算，从而提高程序性能。

2. 如何使用@cache装饰器

2.1 导入缓存模块

要使用@cache装饰器需要先导入functools模块中的lru_cache方法，这是Python的一个内置缓存模块。

from functools import lru_cache

2.2 编写需要缓存的函数

接下来，需要编写一个需要缓存的函数。例如，编写一个求斐波那契数列的函数fibonacci：

@lru_cache(maxsize=None)

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

在函数定义前加上@lru_cache装饰器，表示对该函数进行缓存处理。maxsize参数表示缓存的最大数量，设置为None表示不限制缓存数量。

2.3 调用带有@cache的函数

编写完成需要缓存的函数后，可以像调用普通函数一样调用带有@cache装饰器的函数。

result = fibonacci(10)

上述代码调用了fibonacci函数，并将结果赋值给变量result。

3. 实例：使用@cache优化递归函数

在实际开发中，经常会遇到需要递归调用的函数。递归函数在调用时会产生大量的重复计算，而使用@cache装饰器可以解决这个问题。

以斐波那契数列为例，我们可以编写一个没有缓存的递归函数：

def fibonacci(n):

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

如果我们计算fibonacci(10)，代码会执行多次重复计算，效率相对较低。现在我们尝试使用@cache装饰器对其进行优化：

@lru_cache(maxsize=None)

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