5.5 自带的缓存机制不用白不用

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缓存是一种将定量数据加以保存，以备迎合后续获取需求的处理方式，旨在加快数据获取的速度。

数据的生成过程可能需要经过计算，规整，远程获取等操作，如果是同一份数据需要多次使用，每次都重新生成会大大浪费时间。所以，如果将计算或者远程请求等操作获得的数据缓存下来，会加快后续的数据获取需求。

为了实现这个需求，Python 3.2 + 中给我们提供了一个机制，可以很方便的实现，而不需要你去写这样的逻辑代码。

这个机制实现于 functool 模块中的 lru_cache 装饰器。

@functools.lru_cache(maxsize=None, typed=False)

参数解读：

  • maxsize：最多可以缓存多少个此函数的调用结果，如果为None，则无限制，设置为 2 的幂时，性能最佳

  • typed：若为 True，则不同参数类型的调用将分别缓存。

举个例子

from functools import lru_cache

@lru_cache(None)
def add(x, y):
    print("calculating: %s + %s" % (x, y))
    return x + y

print(add(1, 2))
print(add(1, 2))
print(add(2, 3))

输出如下，可以看到第二次调用并没有真正的执行函数体，而是直接返回缓存里的结果

calculating: 1 + 2
3
3
calculating: 2 + 3
5

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