這篇文章給大家分享的是有關(guān)python如何使用裝飾器緩存函數(shù)調(diào)用的內(nèi)容。小編覺(jué)得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧。

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使用裝飾器緩存函數(shù)調(diào)用

你是否曾經(jīng)編寫(xiě)過(guò)一種函數(shù)，它執(zhí)行昂貴的 I/O 操作或一些相當(dāng)慢的遞歸，而且該函數(shù)可能會(huì)受益于對(duì)其結(jié)果進(jìn)行緩存(存儲(chǔ))?如果你有，那么有簡(jiǎn)單的解決方案，即使用 functools 的lru_cache :

from functools import lru_cache 
import requests 
 
@lru_cache(maxsize=32) 
def get_with_cache(url): 
    try: 
        r = requests.get(url) 
        return r.text 
    except: 
        return "Not Found" 
 
 
for url in ["https://google.com/", 
            "https://martinheinz.dev/", 
            "https://reddit.com/", 
            "https://google.com/", 
            "https://dev.to/martinheinz", 
            "https://google.com/"]: 
    get_with_cache(url) 
 
print(get_with_cache.cache_info()) 
# CacheInfo(hits=2, misses=4, maxsize=32, currsize=4)

在此例中，我們用了可緩存的 GET 請(qǐng)求(最多 32 個(gè)緩存結(jié)果)。你還可以看到，我們可以使用 cache_info 方法檢查函數(shù)的緩存信息。裝飾器還提供了 clear_cache 方法，用于使緩存結(jié)果無(wú)效。

我還想指出，此函數(shù)不應(yīng)與具有副作用的函數(shù)一起使用，或與每次調(diào)用都創(chuàng)建可變對(duì)象的函數(shù)一起使用。

感謝各位的閱讀！關(guān)于“python如何使用裝飾器緩存函數(shù)調(diào)用”這篇文章就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，讓大家可以學(xué)到更多知識(shí)，如果覺(jué)得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！

名稱欄目：python如何使用裝飾器緩存函數(shù)調(diào)用
轉(zhuǎn)載來(lái)于：http://www.rwnh.cn/article12/iggsgc.html

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