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wzjs 2025/8/3 2:54:04

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李升伟编译

Python 的 functools 模块是函数式编程爱好者的宝库，提供了许多工具来提升代码的效率和优雅性。本文将深入探讨三个强大的函数——cache、cached_property 和 lru_cache，它们通过存储昂贵计算的结果来优化性能。无论是加速递归算法还是简化基于类的计算，这些工具都能满足需求。让我们通过清晰的解释和实际示例逐一探索。

1. cache：简单无界的记忆化

cache 装饰器是一种轻量级的函数结果记忆化方法，通过存储结果以便在相同输入再次出现时复用。它就像给函数的输出贴了便利贴——无需重复计算！

工作原理

作用：将函数结果存储在一个无界字典中，以参数作为键。
适用场景：适用于纯函数（相同输入产生相同输出且计算成本高的函数）。
核心特性：等同于 lru_cache(maxsize=None)，但因简单性更快。
示例

from functools import cache@cache
def factorial(n):return n * factorial(n-1) if n else 1print(factorial(10))  # 计算：3628800
print(factorial(10))  # 返回缓存结果，无需重新计算

为什么它很强大？

速度：避免冗余计算，使递归函数（如阶乘）变得飞快。
简洁性：无需配置，直接添加装饰器即可。
注意事项：缓存会无限增长，需监控内存使用（尤其对输入种类多的函数）。

2. cached_property：单次计算属性

cached_property 装饰器将类方法转换为仅计算一次并缓存结果的属性。它类似于惰性加载的属性，但结果会持久保留。

工作原理

作用：首次访问时运行方法，将结果缓存为实例属性，后续访问直接返回缓存值。
适用场景：适用于类中需要一次性计算且结果不变的昂贵操作。
核心特性：仅适用于实例方法（需包含 self）。
示例

from functools import cached_propertyclass Circle:def __init__(self, radius):self.radius = radius@cached_propertydef area(self):print("正在计算面积")return 3.14159 * self.radius ** 2c = Circle(5)
print(c.area)  # 输出：正在计算面积，然后 78.53975
print(c.area)  # 输出：78.53975（缓存结果，无需重新计算）

为什么它很强大？

效率：每个实例仅计算一次，节省 CPU 资源。
代码简洁：像属性一样使用（c.area 而非 c.area()），无缝融入类设计。
注意事项：缓存值可被覆盖（如 c.area = 0），因此仅适用于不可变数据。

3. lru_cache：灵活的有界记忆化

lru_cache 装饰器是记忆化的“重型武器”，提供基于最近最少使用（LRU）的可配置容量缓存。它线程安全且支持内省功能，是优化复杂函数的首选工具。

工作原理

作用：最多缓存 maxsize 个结果，当缓存满时移除最近最少使用的条目。支持 typed 选项，将不同类型的参数（如 3 和 3.0）视为不同键。
适用场景：适用于递归算法、动态规划或重复调用的函数。
核心特性：提供 cache_info() 方法，可查看命中数、未命中数、缓存容量等信息。
示例

from functools import lru_cache@lru_cache(maxsize=32)
def fib(n):if n < 2:return nreturn fib(n-1) + fib(n-2)print(fib(10))  # 计算：55
print(fib.cache_info())  # 输出：CacheInfo(hits=8, misses=11, maxsize=32, currsize=11)