Python中高效的函数运算缓存方法探究

函数运算缓存是一种优化技巧，允许我们针对特定函数记录先前的参数输入和返回结果，从而在接收到相同参数时，直接返回已缓存的结果，而不必重新运行函数。

Python标准库中的functools.lru_cache是一个常见的缓存函数运算结果的工具，但其功能相对简单，无法支持诸如过期时间等高级功能。

为了实现更灵活的缓存功能，我们可以使用第三方库cachier。安装完成后，我们可以轻松地对函数进行缓存设置。下面是一个简单示例：

<code>import time from cachier import cachier from datetime import timedelta @cachier(stale_after=timedelta(seconds=10)) def demo(x: int, y: int): time.sleep(2) return x * y for i in range(10): print('-'*50) print(f'第{i+1}次执行') start = time.time() demo(1, 1) print(f'耗时{round(time.time() - start, 2)}秒') time.sleep(2)</code>

在上述示例中，我们定义了一个耗时较长的函数demo()，并使用cachier.cachier()装饰器对其进行缓存设置。通过参数stale_after，我们设置了缓存到期时间为10秒。

运行过程中，我们可以观察到函数按照设定好的过期时间进行着缓存。除了过期时间设置，cachier还支持许多其他实用特性，如基于mongodb实现的分布式存储等。

通过cachier，我们能够更加灵活地管理函数运算结果的缓存，从而提高程序性能和效率。