这篇文章主要为大家展示了“python如何使用lru_cache缓存”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“python如何使用lru_cache缓存”这篇文章吧。
位于functools模块的lru_cache装饰器提供了缓存功能，如下结合它和递归求解斐波那契数列第n：
import functools @functools.lru_cache(maxsize=128) def fibonacci(n): if n == 0: return 0 elif n == 1: return 1 return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n-2)
因此，下面的递归写法非常低效，存在重复求解多个子问题的情况：
def fibonacci(n): if n == 0: # There is no 0'th number return 0 elif n == 1: # We define the first number as 1 return 1 return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n-2)
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