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TA贡献1829条经验 获得超4个赞
你可以functools.lru_cache用来做缓存。我接受一个maxsize参数来控制它缓存的数量:
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=2)
def test(n):
print("calling function")
return n * 2
print(test(2))
print(test(2))
print(test(3))
print(test(3))
print(test(4))
print(test(4))
print(test(2))
结果:
调用函数
4
4
调用函数
6
6
调用函数
8
8
调用函数
4

TA贡献1815条经验 获得超13个赞
解决方案
您可以使用以下方法修复您拥有的代码OrderedDict:
from collections import OrderedDict
def memoize(f, k):
cache = OrderedDict()
def mem_f(*args):
if args in cache:
return cache[args]
result = f(*args)
if len(cache) >= k:
cache.popitem(last=False)
cache[args]= result
return result
return mem_f,cache
测试一下
def mysum(a, b):
return a + b
mysum_cached,cache = memoize(mysum, 10)
for i in range(100)
mysum_cached(i, i)
print(cache)
输出:
OrderedDict([((90, 90), 180), ((91, 91), 182), ((92, 92), 184), ((93, 93), 186), ((94, 94), 188), ((95, 95), 190), ((96, 96), 192), ((97, 97), 194), ((98, 98), 196), ((99, 99), 198)])
此版本memoize可能适用于您自己的代码。但是,对于生产代码(即其他人必须依赖的代码),您可能应该使用functools.lru_cacheMark Meyer 建议的标准库函数 ( )。

TA贡献1906条经验 获得超3个赞
扩展 Mark Meyer 的绝妙建议,以下是解决方案的使用方式lru_cache和问题的术语:
from functools import lru_cache
def memoize(f, k):
mem_f = lru_cache(maxsize=k)(f)
return mem_f
def multiply(a, b):
print("Called with {}, {}".format(a, b))
return a * b
def main():
memo_multiply = memoize(multiply, 2)
print("Answer: {}".format(memo_multiply(3, 4)))
print("Answer: {}".format(memo_multiply(3, 4)))
print("Answer: {}".format(memo_multiply(3, 7)))
print("Answer: {}".format(memo_multiply(3, 8)))
if __name__ == "__main__":
main()
结果:
Called with 3, 4
Answer: 12
Answer: 12
Called with 3, 7
Answer: 21
Called with 3, 8
Answer: 24
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