Python中的functools32lru_cache()函数介绍

functools32库是一个包含了functools模块的扩展库，其中包含了一个名为lru_cache()的函数。lru_cache()函数是Least Recently Used（最近最少使用）的缩写，它是一种用于缓存函数结果的机制。这个函数可以帮助我们提高程序的性能，特别是在函数被频繁调用且参数相同的情况下。下面是对functools32.lru_cache()函数的介绍以及使用例子。

1. functools32.lru_cache()函数的介绍：

functools32.lru_cache()函数可以用作函数装饰器，它会缓存函数的结果，以便在后续的调用中重用。它的工作原理是将最近使用的函数结果保存在缓存中，当函数再次调用时，如果传入的参数与之前的某次调用相同，那么函数将直接返回缓存中的结果，而不是重新计算。这种机制可以减少函数的计算次数，提高程序的响应速度。

2. functools32.lru_cache()函数的语法：

functools32.lru_cache(maxsize=128, typed=False)

- maxsize: 缓存的最大大小，即最多保存多少个结果，默认为128。

- typed: 如果设置为True，则不同类型的参数将被分别缓存，默认为False。

3. functools32.lru_cache()函数的使用例子：

下面是一个使用functools32.lru_cache()函数的例子，假设有一个计算斐波那契数列的函数fibonacci(n)，我们可以使用lru_cache()函数对其进行装饰，以便缓存计算结果。

   from functools32 import lru_cache

   @lru_cache()
   def fibonacci(n):
       if n <= 1:
           return n
       else:
           return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

   print(fibonacci(10))  # 输出：55

   print(fibonacci.cache_info())  # 输出：CacheInfo(hits=8, misses=11, maxsize=128, currsize=11)
   

在上面的例子中，我们定义了一个fibonacci()函数来计算斐波那契数列的第n项，使用lru_cache()函数对其进行装饰。在 次调用fibonacci(10)时，函数会计算fibonacci(9)和fibonacci(8)，并将结果保存在缓存中。当第二次调用fibonacci(10)时，函数会直接返回缓存中的结果，从而提高了计算效率。

最后一行代码fibonacci.cache_info()用于查看缓存的信息，其中hits表示缓存中的命中次数，misses表示缓存中的未命中次数，maxsize表示缓存的最大大小，currsize表示当前缓存的大小。

总结：

functools32.lru_cache()函数可以在Python中用作函数装饰器，用于缓存函数的结果，以便在后续的调用中重用。它可以提高程序的性能，特别是在函数被频繁调用且参数相同的情况下。通过设置maxsize参数，我们可以控制缓存的大小。使用lru_cache()函数可以简化代码、提高效率，并且方便地查看缓存的信息。