Python中functools.lru_cache高效缓存机制详解与实战

2025-07-11 0 490

Python中functools.lru_cache高效缓存机制详解与实战

一、缓存机制的核心价值

在计算密集型应用中,重复计算相同参数会导致性能瓶颈。Python的functools.lru_cache装饰器通过最近最少使用(Least Recently Used)算法自动缓存函数结果,显著提升程序执行效率。

二、lru_cache核心参数解析

@lru_cache(maxsize=128, typed=False)
  • maxsize:缓存容量(默认128),设置为None则不限制大小
  • typed:是否区分参数类型(默认False),如1和1.0视为相同

三、斐波那契数列优化案例

传统递归实现存在指数级时间复杂度:

def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

使用lru_cache优化后:

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def fib_optimized(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib_optimized(n-1) + fib_optimized(n-2)

性能对比(计算fib(35)):

  • 原始版本:约5秒
  • 优化版本:约0.0001秒

四、Web请求缓存实战

import requests
from functools import lru_cache
import time

@lru_cache(maxsize=32)
def get_api_data(user_id):
    print(f"实际请求API: {user_id}")
    response = requests.get(f"https://api.example.com/users/{user_id}")
    return response.json()

# 测试调用
start = time.time()
print(get_api_data(1))  # 实际请求
print(get_api_data(1))  # 命中缓存
print(f"耗时:{time.time()-start:.4f}秒")

输出结果:

实际请求API: 1
{"name": "张三", "age": 28}
{"name": "张三", "age": 28}
耗时:0.1234秒

五、缓存失效策略

当需要强制刷新缓存时,可通过cache_clear()方法:

fib_optimized.cache_clear()  # 清空缓存
get_api_data.cache_clear()

六、注意事项

  1. 缓存的函数参数必须是可哈希的
  2. 内存敏感场景需合理设置maxsize
  3. 动态变化的数据源需谨慎使用
  4. 可通过cache_info()查看缓存命中率
Python中functools.lru_cache高效缓存机制详解与实战
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