Python中的装饰器模式：使用@functools.lru_cache实现缓存

翻滚的胖子
2023-05-25 15:32:06
后端技术
PHP Python

Python是一种高级编程语言，也是目前最流行的编程语言之一。Python中的装饰器模式是Python编程中的一个重要概念，可以帮助程序员更好地组织和管理代码。本文将介绍Python中的装饰器模式，并详细讲解如何使用@functools.lru_cache实现缓存，帮助小白更好地理解Python中的装饰器模式。

什么是装饰器模式？

装饰器模式是一种结构型设计模式，它允许程序员通过将现有函数包装在其他函数中来添加额外的功能，从而不必修改现有函数的代码。Python中的装饰器模式是通过在函数定义前添加@符号并在装饰器函数定义中添加原函数作为参数来实现的。

如何使用@functools.lru_cache实现缓存？

Python中的functools模块提供了lru_cache装饰器函数，可以用于实现缓存。lru_cache函数可以缓存函数的返回值，从而避免重复计算，提高程序的执行效率。

示例代码：

import functools

@functools.lru_cache(maxsize=128)
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

print(fibonacci(30))

在上面的示例中，我们定义了一个斐波那契数列函数fibonacci，并使用@functools.lru_cache(maxsize=128)装饰器函数将其包装起来。maxsize参数指定了缓存的大小，如果缓存满了，将会自动删除最近最少使用的缓存项。

当我们第一次调用fibonacci(30)时，由于缓存中没有计算出的结果，所以需要执行递归计算。但是，当我们第二次调用fibonacci(30)时，由于缓存中已经存在计算出的结果，所以可以直接返回缓存的结果，从而避免了重复计算。