这篇文章给大家分享的是有关python如何使用装饰器缓存函数调用的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
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。
感谢各位的阅读！关于“python如何使用装饰器缓存函数调用”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
