眾所周知，python語言是相當(dāng)好用的，但是它的執(zhí)行性能也是相對(duì)其他語言比較慢的。還好python提供了一個(gè)非常優(yōu)秀的裝飾器來解決這個(gè)問題，它就是lru_cache裝飾器。lru_cache是通過著名的LCU算法來實(shí)現(xiàn)的，也就是最近最久未使用緩存淘汰算法。

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為了形成明顯的對(duì)比，使用普通的方式來實(shí)現(xiàn)一個(gè)函數(shù)的遞歸過程，即不添加任何的裝飾器來實(shí)現(xiàn)。

def func(n):
    '''
    遞歸樣例函數(shù)、未添加lru_cache裝飾器
    :param n:
    :return:
    '''
    if n <= 1:
        return n
    return func(n - 1) + func(n - 2)

接下來，再使用 lru_cache 裝飾器的方式實(shí)現(xiàn)一遍，首先，導(dǎo)入需要裝飾器模塊。

from functools import lru_cache

過程比較簡(jiǎn)單，這樣準(zhǔn)備工作就完成。然后，在代碼塊中直接引用即可。

@lru_cache
def func(n):
    '''
    遞歸樣例函數(shù)、添加lru_cache裝飾器
    :param n:
    :return:
    '''
    if n <= 1:
        return n
    return func(n - 1) + func(n - 2)

如上述代碼所示，只需要在函數(shù)定義的部分加入裝飾器的修飾大功告成了。

最后，只需要寫一個(gè)main函數(shù)分別調(diào)用這兩個(gè)函數(shù)就會(huì)出現(xiàn)顯而易見的效果。

import time

'''
測(cè)試消耗時(shí)間
'''
if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()
    result = func(10)
    end_time = time.time()
    cost_time = end_time - start_time
    print('result is ' + str(result),'cost_time is ' + str(cost_time))

通過上面@lru_cache的使用實(shí)例，可以清楚的發(fā)現(xiàn)cost_time is 0.0，時(shí)間上的消耗基本可以忽略不計(jì)。而在不使用此裝飾器的情況下運(yùn)算了半天都沒有出來結(jié)果，效果是顯而易見的。

@lru_cache 裝飾器使用大致來講就是將每次遞歸計(jì)算的數(shù)據(jù)結(jié)果作為 hash 緩存記錄，當(dāng)再次需要這個(gè)結(jié)果的時(shí)候就直接從緩存的數(shù)據(jù)中將結(jié)果取出避免重復(fù)計(jì)算的性能消耗。它的底層實(shí)現(xiàn)也牽扯到雙向鏈表、hash表等實(shí)現(xiàn)處理過程，更深層次的LCU算法原理大家可以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)+算法的一些常規(guī)知識(shí)。

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