如何正确使用Python中的装饰器@cache？

本文共计3227个文字，预计阅读时间需要13分钟。

Python中的@cache有什么妙用？通过采用缓存策略，可以将空间转化为时间，从而提升计算机系统的性能。缓存在代码中的作用是优化代码的执行速度，同时尽量减少内存占用。在Python的内置中，可以使用多种方式来实现缓存。

Python中的@cache有什么妙用？

通过采用缓存策略，可以将空间转化为时间，从而提升计算机系统性能。缓存在代码中的作用是优化代码的运行速度，尽管会增加内存占用。

在Python的内置模块 functools 中，提供了高阶函数 cache() 用于实现缓存，用装饰器的方式使用： @cache。

@cache缓存功能介绍

在cache的源码中，对cache的描述是：Simple lightweight unbounded cache. Sometimes called “memoize”. 翻译成中文：简单的轻量级无限制缓存。有时也被称为“记忆化”。

def cache(user_function, /): 'Simple lightweight unbounded cache. Sometimes called "memoize".' return lru_cache(maxsize=None)(user_function)

cache() 的代码只有一行，调用了 lru_cache() 函数，传入一个参数 maxsize=None。