2023年Q2用戶偏好榜：12+256G版本成新主流
3月份的性能榜、性價比榜和好評榜之后，就要輪到2023年的第二季度偏好榜了，上半年的新機潮已經過去，最明顯的肯定就是大內存和存儲的機型了，另外部分中端機也取消了屏幕塑料支架
Python的標準庫中有許多強大的工具和裝飾器，用于提高程序性能和減少計算時間。functools.lru_cache裝飾器就是其中之一。它可以用來緩存函數的輸出，以避免重復計算，從而顯著提高程序的執行速度。
本文將詳細介紹functools.lru_cache裝飾器的原理、用法以及適當的場景，以幫助你更好地利用這一功能。
在編寫程序時，經常會遇到需要計算某個函數的輸出，然后在稍后的代碼中多次使用該輸出的情況。如果每次需要計算時都重新運行函數，將浪費大量的計算時間。這時，緩存就能派上用場。緩存可以將函數的輸出存儲在內存中，以便以后可以直接獲取，而無需重新計算。這可以顯著提高程序的性能，特別是在處理計算密集型任務時。
LRU（最近最少使用）緩存是一種常見的緩存策略，它保留最近使用的項，而丟棄最不常使用的項。functools.lru_cache裝飾器是Python標準庫中的一種緩存工具，它使用LRU策略來存儲函數的輸出結果。這意味著最近使用的函數調用結果將被保留在緩存中，而較長時間未被使用的結果將被清除，以釋放內存。
使用functools.lru_cache非常簡單。只需在要緩存的函數上添加裝飾器即可。
例如：
from functools import lru_cache@lru_cache()def expensive_function(arg): # 計算復雜的結果 return result這將自動為expensive_function函數添加緩存功能，以避免重復計算相同輸入值的結果。
設置緩存的大小限制，以控制緩存的大小。
例如，要將緩存大小限制為1000個條目：
@lru_cache(maxsize=1000)def expensive_function(arg): # 計算復雜的結果 return result當緩存達到最大大小時，最不常使用的結果將被清除以騰出空間。
如果需要手動清除緩存，可以使用clear方法：
expensive_function.cache_clear()默認情況下，lru_cache會將不同類型的參數視為相同的參數。如果希望根據參數的類型進行緩存，可以使用typed=True：
@lru_cache(typed=True)def function_with_typed_cache(arg): # 根據參數類型進行緩存 return result默認情況下，lru_cache使用參數的值作為緩存鍵。但可以為參數定義自定義緩存鍵的函數：
def custom_key_function(arg): return arg.key@lru_cache(key=custom_key_function)def function_with_custom_key(arg): # 使用自定義鍵進行緩存 return resultlru_cache對象還具有一些有用的元數據，如hits（緩存命中次數）和misses（緩存未命中次數）：
result = expensive_function(arg)print(expensive_function.cache_info())# 輸出緩存信息，包括命中次數和未命中次數在使用lru_cache時，要注意緩存的命中率。
如果緩存的命中率很低，大部分時間都在計算未命中的結果，那么緩存可能不會顯著提高性能。
一個實際示例，演示如何使用lru_cache來優化斐波那契數列的計算：
from functools import lru_cache@lru_cache(maxsize=None) # 不限制緩存大小def fibonacci(n): if n <= 1: return n else: return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)result = fibonacci(50) # 非常快速使用緩存，計算斐波那契數列的值變得非常迅速，即使是大數值。
functools.lru_cache裝飾器是Python中一個強大的工具，可用于緩存函數的輸出結果，以提高程序性能。通過使用LRU緩存策略，它能夠有效管理緩存大小，確保最常使用的結果得以保留。
在實際應用中，lru_cache可以用于加速各種類型的計算，尤其是遞歸函數或需要頻繁計算的函數。然而，要謹慎使用緩存大小、typed參數和自定義key函數，以確保它們與需求相符。
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