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在 Python 中，有许多内置的装璜器能够用来加强函数或者类的性能。其中之一就是 functools.lru_cache 装璜器。这是一个十分有用的装璜器，它能够帮忙咱们优化递归函数，防止反复计算曾经计算过的值。在这篇文章中，咱们将探讨 functools.lru_cache 的工作原理以及如何应用它。
一、什么是 functools.lru_cache？
functools.lru_cache 是 Python 规范库中 functools 模块的一部分。lru_cache 装璜器能够用来为一个函数增加一个缓存零碎。这个缓存零碎会存储函数的输出和对应的输入。如果函数被调用，并且给出了曾经缓存过的输出，那么函数就不会从新计算，而是间接从缓存中获取对应的输入。
LRU 是“Least Recently Used”的缩写，意思是“最近起码应用”。LRU 缓存就是一种缓存淘汰算法，当缓存达到预设的容量下限时，会优先淘汰最近起码应用的数据。
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(10)) # 输入：55 在下面的例子中，咱们定义了一个求斐波那契数列的函数，并且应用 @lru_cache(maxsize=None) 装璜器对其进行了装璜。而后咱们调用 fib(10)，失去后果 55。实际上，因为应用了缓存，fib 函数在求解过程中，对于同样的参数只进行了一次计算。
二、如何应用 functools.lru_cache？
要应用 functools.lru_cache 装璜器，你只须要在你的函数定义之前增加 @functools.lru_cache 行。这会让 lru_cache 装璜器晓得你心愿为这个函数增加一个缓存零碎。
lru_cache 装璜器有两个可选参数：
maxsize：这个参数用来设置缓存的大小。如果你设置了这个参数，缓存的大小就会被限度在这个值之内。如果你不设置这个参数，或者将其设置为None，那么缓存的大小就没有下限。typed：如果你将这个参数设置为True，那么lru_cache就会依据输出参数的类型别离进行缓存。也就是说，1和1.0只管在 Python 中是相等的，但它们会被当成两个不同的输出进行缓存。默认状况下，typed参数是False。
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=128, typed=False)
def add(x, y):
print(f"Calculating: {x} + {y}")
return x + y
print(add(1, 2)) # 输入：Calculating: 1 + 2 \n 3
print(add(1, 2)) # 输入：3
print(add(1.0, 2.0)) # 输入：Calculating: 1.0 + 2.0 \n 3.0
print(add(1.0, 2.0)) # 输入：3.0 在下面的代码中，咱们定义了一个加法函数 add，并应用 lru_cache 装璜器对其进行装璜。咱们能够看到，当咱们第二次调用 add(1, 2) 和 add(1.0, 2.0) 时，add 函数并没有从新进行计算，而是间接从缓存中获取了后果。
三、functools.lru_cache 的用处
functools.lru_cache 能够用于优化那些具备反复计算的递归函数，或者计算成本较高的函数。通过保留曾经计算过的值，functools.lru_cache 可能防止反复的计算，从而进步程序的运行效率。
例如，求解斐波那契数列就是一个典型的应用场景。在没有优化的状况下，求解斐波那契数列的工夫复杂度是指数级别的。然而，如果咱们应用 functools.lru_cache 对其进行优化，那么咱们就能够将其工夫复杂度升高到线性级别。
此外，functools.lru_cache 还能够用于缓存那些对数据库或者文件系统的反复查问，从而进步程序的性能。
须要留神的是，functools.lru_cache 并不适宜所有的场景。因为 functools.lru_cache 是通过空间换取工夫的形式来进步程序的性能的，所以，如果你的程序运行在内存无限的环境中，或者你的函数有大量的不同输出，那么应用 functools.lru_cache 可能会导致内存耗费过大。此外，如果你的函数有副作用，或者依赖于内部状态，那么 functools.lru_cache 也可能无奈正确地工作。在这些状况下，你可能须要寻找其余的优化策略。
总的来说，functools.lru_cache 是一个十分弱小的工具，它可能帮忙咱们优化代码，进步程序的性能。当你在编写一个计算密集型或者须要大量反复计算的函数时，无妨思考应用 functools.lru_cache 对其进行优化。
四、深刻了解 functools.lru_cache
当咱们将 functools.lru_cache 利用到函数上时，每次调用函数，它都会查看其参数是否曾经在缓存中。如果在缓存中，它将返回缓存的后果，而不须要从新计算。如果没有在缓存中，那么函数将被调用并且后果将被增加到缓存中。当缓存满了，起码应用的条目将被摈弃。
以下是一个了解 functools.lru_cache 工作形式的例子：
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=3)
def foo(n):
print(f"Running foo({n})")
return n
print(foo(1)) # 输入：Running foo(1) \n 1
print(foo(2)) # 输入：Running foo(2) \n 2
print(foo(3)) # 输入：Running foo(3) \n 3
print(foo(1)) # 输入：1
print(foo(2)) # 输入：2
print(foo(3)) # 输入：3
print(foo(4)) # 输入：Running foo(4) \n 4
print(foo(1)) # 输入：Running foo(1) \n 1 在这个例子中，咱们设定 maxsize=3，也就是只缓存最近的三个后果。当咱们间断调用 foo(1)，foo(2)，foo(3) 时，这三个后果都被缓存了下来。再次调用这三个函数时，因为后果曾经在缓存中，函数并没有被从新执行。然而当咱们调用 foo(4) 时，因为缓存已满，所以最早被缓存的 foo(1) 的后果被移除了。再次调用 foo(1) 时，函数须要被从新执行。
这个例子阐明了 functools.lru_cache 的 LRU 个性：当缓存达到下限时，最近起码应用的缓存会被移除。
五、清理和查看缓存
functools.lru_cache 还提供了两个办法用于清理和查看缓存：cache_clear 和 cache_info。
cache_clear 办法能够清空所有的缓存。例如，在下面的 foo 函数中，咱们能够通过 foo.cache_clear() 来清空所有的缓存。
cache_info 办法返回一个命名元组，形容了缓存的状态。它蕴含以下几个字段：hits、misses、maxsize 和 currsize。其中，hits 和 misses 别离示意缓存命中和未命中的次数，maxsize 示意缓存的最大容量，currsize 示意以后缓存的使用量。
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=3)
def foo(n):
print(f"Running foo({n})")
return n
foo(1)
foo(2)
foo(3)
foo(4)
print(foo.cache_info()) # 输入：CacheInfo(hits=0, misses=4, maxsize=3, currsize=3)
foo(4)
print(foo.cache_info()) # 输入：CacheInfo(hits=1, misses=4, maxsize=3, currsize=3)
foo.cache_clear()
print(foo.cache_info()) # 输入：CacheInfo(hits=0, misses=0, maxsize=3, currsize=0) 在这个例子中，咱们首先调用了 foo(1)，foo(2)，foo(3) 和 foo(4)。此时，因为 foo(1) 的缓存曾经被淘汰，缓存中仅保留了 foo(2)，foo(3) 和 foo(4) 的后果。调用 foo.cache_info()，咱们能够看到缓存未命中的次数为 4，以后缓存的使用量为 3。
而后咱们再次调用 foo(4)，因为这个后果曾经在缓存中，所以这次是缓存命中，调用 foo.cache_info()，咱们能够看到缓存命中的次数变成了 1。
最初，咱们调用 foo.cache_clear() 清空了所有的缓存，再次调用 foo.cache_info()，咱们能够看到以后缓存的使用量变成了 0。
以上，咱们介绍了 functools.lru_cache 装璜器的应用办法和原理，包含如何应用 lru_cache 对函数进行优化，以及如何清理和查看缓存。心愿这篇文章可能帮忙你更好地了解和应用 functools.lru_cache。
