在Python中,可以使用functools模块中的lru_cache装饰器来实现函数缓存。lru_cache是一个Least Recently Used (LRU) 缓存策略,它存储函数的最近调用及其结果。当再次使用相同的参数调用函数时,它将直接从缓存中返回结果,而不是重新计算。
以下是一个使用lru_cache装饰器的示例:
import functools
@functools.lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci(n):
if n < 2:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
print(fibonacci(10)) # 输出 55
在这个例子中,我们定义了一个计算斐波那契数列的函数fibonacci,并使用@functools.lru_cache装饰器对其进行缓存。maxsize参数表示缓存的大小,设置为None表示缓存没有大小限制。
当我们调用fibonacci(10)时,它将计算出结果55并将其存储在缓存中。当我们再次调用fibonacci(10)时,它将直接从缓存中返回结果55,而不是重新计算。
需要注意的是,lru_cache仅适用于纯函数,即对于相同的输入始终产生相同的输出,并且没有副作用。此外,由于缓存是基于函数参数进行哈希的,因此输入参数的类型和值范围需要是一致的。