Курс Python → lru_cache оптимизация функций
Модуль functools в Python предоставляет декоратор @lru_cache(), который позволяет кэшировать результаты вызовов функции. Это означает, что при повторном вызове функции с теми же аргументами, результат будет возвращен из кэша, а не пересчитываться заново. Такой механизм может значительно ускорить выполнение программы и сэкономить ресурсы.
Пример использования декоратора @lru_cache() может выглядеть следующим образом:
from functools import lru_cache
@lru_cache()
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
result = fibonacci(10)
print(result)
В этом примере функция fibonacci() вычисляет значение числа Фибоначчи для заданного номера n. Благодаря декоратору @lru_cache(), результаты для различных значений n будут кэшироваться, что позволит избежать повторных вычислений и ускорит выполнение программы.
Важно помнить, что использование декоратора @lru_cache() имеет смысл только для функций с детерминированным поведением, то есть функций, которые всегда возвращают одинаковый результат для одинаковых входных данных. Для функций с побочными эффектами или изменяемым состоянием кэширование может привести к нежелательным результатам.
Таким образом, декоратор @lru_cache() из модуля functools предоставляет удобный способ оптимизации выполнения функций с повторяющимися вызовами. Правильное использование кэширования может значительно улучшить производительность программы, особенно при работе с дорогостоящими вычислениями или операциями ввода/вывода.
Другие уроки курса "Python"
- Генераторы и сеты в Python
- Defaultdict в Python
- Транспонирование матрицы
- Руководство по Pymorphy2
- Логирование с Logzero
- Списки в Python
- Передача словаря через **kwargs
- Инвертирование словаря
- Переопределение метода xor в Python
- Работа с NumPy массивами
- Основы слова
- Генератор списка с условием if
- Генерация ключей RSA
- Явный импорт переменных
- Функции min(), max(), sum()
- Экспорт функций в Python
- Lambda Functions in Python
- Списковое включение в Python
- Измерение времени выполнения кода
- Поиск шаблона в начале строки
- Декоратор для группы пользователей в Django
- Python-dateutil — работа с датами
- Закрытие файла в Python
- Работа с необработанными строками
- Сглаживание списка
- Сортировка HTML-элементов
- Сортировка элементов в Python
- Блок else в циклах.
- Инициализация объекта
- Поиск частого элемента
- Python Метод del.
- Генераторы данных
- Регистрация на курсы SF Education
- Работа с CSV файлами
- Оператор is в Python
- Передача неизвестных аргументов в Python.
- Python Поверхностное Копирование
- Комментарии в Python
- Генерация случайных чисел Python
- Использование эмодзи в Python
- OrderedDict — упорядоченный словарь
- Декораторы в Python
- JMESPath в Python
- Прокачанный трейсинг ошибок
- Добавление элемента в список.
- Оптимизация методов в Python 3.7
