python如何使用装饰器缓存函数调用

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使用装饰器缓存函数调用

你是否曾经编写过一种函数，它执行昂贵的 I/O 操作或一些相当慢的递归，而且该函数可能会受益于对其结果进行缓存(存储)?如果你有，那么有简单的解决方案，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，我们用了可缓存的 GET 请求(最多 32 个缓存结果)。你还可以看到，我们可以使用 cache_info 方法检查函数的缓存信息。装饰器还提供了 clear_cache 方法，用于使缓存结果无效。

我还想指出，此函数不应与具有副作用的函数一起使用，或与每次调用都创建可变对象的函数一起使用。

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