用於快取方法的兩個工具是 functools.cached_property() 和 functools.lru_cache()。這兩個模組都是 functools 模組的一部分。 functools 模組用於高階函數：作用於或傳回其他函數的函數。讓我們先安裝並導入 functools 模組 -
要安裝functools模組，請使用pip −
pip install functools
要匯入functools −
import functools
讓我們一一了解快取 -
對於實例的昂貴計算屬性很有用，否則這些屬性實際上是不可變的。
cached_property 方法僅適用於不帶任何參數的方法。它不會創建對實例的引用。只有當實例處於活動狀態時，才會保留快取的方法結果。
這樣做的好處是當實例不再使用時，快取的方法結果會立即釋放。缺點是如果實例累積，累積的方法結果也會累積。他們可以無限制地成長。
讓我們來看一個例子 -
class DataSet: def __init__(self, sequence_of_numbers): self._data = tuple(sequence_of_numbers) @cached_property def stdev(self): return statistics.stdev(self._data)
lru_cache 方法適用於具有可散列參數的方法。除非特別努力傳遞弱引用，否則它會建立對實例的引用。
最近最少使用演算法的優點是快取受到指定的最大大小的限制。缺點是實例會一直保持活動狀態，直到它們從快取中過期或快取被清除。
讓我們來看一個例子 -
@lru_cache def count_vowels(sentence): return sum(sentence.count(vowel) for vowel in 'AEIOUaeiou')
使用快取計算斐波那契數的範例 −
from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=None) def fib(n): if n < 2: return n return fib(n-1) + fib(n-2) print([fib(n) for n in range(16)]) print(fib.cache_info())
[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)
現在，讓我們來看看 functool cached_property() 和 lru_cache 的完整範例 -
from functools import lru_cache from functools import cached_property class 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immutable def current_temperature(self): "Latest hourly observation" # Do not cache this because old results # can be out of date.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.
以上是如何在Python中快取方法呼叫？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
