用于缓存方法的两个工具是 functools.cached_property() 和 functools.lru_cache()。这两个模块都是 functools 模块的一部分。 functools 模块用于高阶函数：作用于或返回其他函数的函数。让我们首先安装并导入 functools 模块 –
安装 functools
要安装functools模块，请使用pip −
pip install functools
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导入函数工具
要导入functools −
import functools
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让我们一一了解缓存 –
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cached_property()
对于实例的昂贵计算属性很有用，否则这些属性实际上是不可变的。
cached_property 方法仅适用于不带任何参数的方法。它不会创建对实例的引用。仅当实例处于活动状态时，才会保留缓存的方法结果。
这样做的好处是当实例不再使用时，缓存的方法结果会立即释放。缺点是如果实例累积，累积的方法结果也会累积。他们可以无限制地成长。
Example
的中文翻译为：
示例
让我们看一个例子 –
class DataSet: def __init__(self, sequence_of_numbers): self._data = tuple(sequence_of_numbers) @cached_property def stdev(self): return statistics.stdev(self._data)
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lru_cache
lru_cache 方法适用于具有可散列参数的方法。除非特别努力传递弱引用，否则它会创建对实例的引用。
最近最少使用算法的优点是缓存受到指定的最大大小的限制。缺点是实例会一直保持活动状态，直到它们从缓存中过期或者缓存被清除。
Example
的中文翻译为：
示例
让我们看一个例子 –
@lru_cachedef count_vowels(sentence): return sum(sentence.count(vowel) for vowel in 'AEIOUaeiou')
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使用缓存计算斐波那契数的示例 −
from functools import lru_cache@lru_cache(maxsize=None)def fib(n): if n输出
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610]CacheInfo(hits=28, misses=16, maxsize=None, currsize=16)登录后复制
缓存示例
现在，让我们看一下 functool cached_property() 和 lru_cache 的完整示例 -
from functools import lru_cachefrom functools import cached_propertyclass Weather: "Lookup weather information on a government website" def __init__(self, station_id): self._station_id = station_id # The _station_id is private and immutable def current_temperature(self): "Latest hourly observation" # Do not cache this because old results # can be out of date. @cached_property def location(self): "Return the longitude/latitude coordinates of the station" # Result only depends on the station_id @lru_cache(maxsize=20) def historic_rainfall(self, date, units='mm'): "Rainfall on a given date" # Depends on the station_id, date, and units.登录后复制
以上就是如何在Python中缓存方法调用？的详细内容，更多请关注【创想鸟】其它相关文章！
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