Python缓存返回值

在Python中，我们经常会遇到需要从函数中返回相同结果的情况，而这些结果是需要计算的。如果每次都重新计算这些结果，将会浪费很多时间和资源。这时候，缓存返回值就是一种很好的优化方式。

缓存装饰器

Python中提供了一个很方便的装饰器 - lru_cache，用来缓存函数的返回值。lru_cache是Least Recent Used 的缩写，即最近最少使用。它可以缓存函数的参数和返回值，并在下次相同参数调用时直接返回缓存中的结果，从而避免重复计算。

使用lru_cache非常简单，只需要导入functools模块，然后在函数上添加装饰器即可：

import functools

@functools.lru_cache()
def my_func(param):
    # 计算结果
    return result

示例

下面给出一个示例，假设我们需要计算斐波那契数列的第n项之和，如果采用递归方式计算，那么当n较大时，会有大量的重复计算，非常耗时。我们可以使用缓存装饰器来避免重复计算，提高效率。

import functools

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

def fib_sum(n):
    result = sum(fib(i) for i in range(1, n+1))
    return result

print(fib_sum(30))

运行上述代码，可以看到输出结果为：

1346268

可以看到，使用缓存装饰器后，计算效率得到了大幅提升。

注意事项

在使用缓存装饰器时，需要注意以下几点：

• 缓存装饰器需要保证函数对相同参数的返回值是一致的，即函数不能有副作用。
• 缓存装饰器会消耗一定的内存，特别是当缓存的键值数量较大或者参数值较大时，需要注意缓存的内存占用情况。
• 缓存装饰器适用于纯计算型函数，不适用于有IO操作或者涉及到全局变量的函数。

本文介绍了Python中缓存返回值的使用方法和注意事项，希望对大家有所帮助。