Python提升程序性能：深入函数缓存详解

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概要

缓存是一种将计算结果临时存储起来的技术，以便在后续相同或类似的请求中直接使用该结果。缓存可以存储在内存、磁盘或其他介质上，以提高系统的性能和响应速度。缓存的工作原理是将计算结果与对应的输入参数关联起来，并存储在缓存中。当下次使用相同的参数进行计算时，首先检查缓存中是否存在对应的结果，如果存在，则直接返回缓存中的结果，而不必重新计算。

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使用缓存可以提高系统性能和响应速度，减少计算资源的消耗。缓存适用于以下场景：

• 计算结果具有重复性，即相同的输入参数会产生相同的结果。

• 计算结果的获取代价较高，例如涉及网络请求、数据库查询等耗时操作。

1. 引入

首先来看一个例子，也就是定义了一个求斐波那契数列的函数，包含了递归的使用。

def fib(n):
    if n <= 1:  # 0 or 1
        return n
    return fib(n - 1) + fib(n - 2)  

由于涉及到重复计算，这个递归函数在 n 大了以后会非常慢。，所以我们在想有没有什么办法可以降低重复运算，那么缓存就是一个不错的方法。

下边就来写一个缓存装饰器来优化它。传统方法是用个数组记录之前计算过的值，但是这种方式不够 Pythonic

from functools import wraps

def cache(func):
    """先引入一个简单的装饰器缓存，其实原理很简单，就是内部用一个字典缓存已经计算过的结果"""
    store = {}

    @wraps(func)
    def _(n):  # 这里函数没啥意义就随便用下划线命名了
        if n in store:
            return store[n]
        else:
            res = func(n)
            store[n] = res
            return res

    return _


@cache
def f(n):
    if n <= 1:  # 0 or 1
        return n
    return f(n - 1) + f(n - 2)

2. 装饰器实现缓存

functools.cache是在Python 3.2版本中引入的，用于缓存函数的结果。而from functools import lru_cache是在Python 3.9版本中引入的，用于实现最近最少使用（LRU）缓存策略，允许我们将一个函数的返回值快速地缓存或取消缓存。

• functools.cache的使用方法如下：

import functools

@functools.cache
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

print(fib(10))  # 输出55

• lru_cache的使用方法如下：

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=32)
def fib(n):
    if n < 2:
     return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)



print([fib(n) for n in range(10)])

# Output: [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]

二者的区别：

1. functools.cache是一个简单的装饰器，用于缓存函数的结果。它不会限制缓存的大小，当缓存满时，会抛出ValueError异常。

2. lru_cache是一个装饰器，实现了最近最少使用（LRU）缓存策略。它可以设置缓存的最大大小，当缓存满时，会自动删除最近最少使用的缓存项。如果不设置最大大小，缓存可以无限制地增长。

3. 那个 maxsize 参数是告诉 lru_cache，最多缓存最近多少个返回值。

注意：虽然cache函数可以提高函数的执行效率，但同时也会增加内存的消耗，因为缓存会占用一定的内存空间。因此，在应用cache函数时需要根据具体情况进行权衡和优化，避免过度使用导致内存占用过高。

另外，需要注意的是，使用cache函数缓存的结果会被保存在内存中，并且是永久性的，因此如果使用cache函数缓存了一些不再需要的结果，这些结果就会一直占用内存。为了避免这种情况，可以手动清除缓存。我们也可以轻松地对返回值清空缓存，通过这样：

fib.cache_clear()

3. 函数缓存拓展

函数缓存允许我们将一个函数对于给定参数的返回值缓存起来。当一个 I/O 密集的函数被频繁使用相同的参数调用的时候，函数缓存可以节约时间。常见的函数缓存实现方式包括字典缓存、LRU（Least Recently Used）缓存、Trie树等。不同的缓存方式适用于不同的情况，可以根据具体需求选择合适的缓存策略。

下面给出两个函数缓存示例：

• 斐波那契数列计算：

def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    elif n not in cache:
        cache[n] = fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)
    return cache[n]

cache = {}
print(fibonacci(10))  # 输出55

在这个示例中，我们定义了一个名为fibonacci的函数来计算斐波那契数列的第n项。为了实现函数缓存，我们使用了一个名为cache的字典来存储已经计算好的斐波那契数列的值。当调用fibonacci函数时，首先检查输入参数是否已经在缓存中存在，如果存在则直接返回对应的值；否则，进行递归计算并将结果存入缓存中。最后，我们可以通过调用fibonacci(10)来测试我们的函数缓存实现。

• 字符串匹配算法：

def string_match(text, pattern):
    if pattern == "":
        return 0
    elif text == "":
        return -1
    elif pattern[0] == text[0]:
        return 1 + string_match(text[1:], pattern[1:])
    else:
        result = string_match(text[1:], pattern)
        if result != -1:
            return result + 1
        else:
            return string_match(text, pattern[1:])

print(string_match("hello world", "world"))  # 输出6

在这个示例中，我们定义了一个名为string_match的函数来实现字符串匹配算法。为了实现函数缓存，我们可以使用一个字典来存储已经计算过的子问题的结果。当遇到相同的子问题时，可以直接从缓存中获取结果，而不需要重新计算。这样可以减少重复计算，提高算法的效率。

注意事项：

• 需要合理设置缓存的大小和过期策略，以避免过多的内存占用和缓存失效导致性能下降。

• 需要注意并发访问的问题，可以使用锁或其他同步机制来保证线程安全。

• 对于一些有副作用的函数或依赖于外部状态的函数，不适合使用函数缓存。

函数缓存虽然可以提高程序的性能，但也存在一些注意事项。首先，需要合理设置缓存的大小和过期策略，以避免过多的内存占用和缓存失效导致性能下降。其次，需要注意并发访问的问题，可以使用锁或其他同步机制来保证线程安全。此外，对于一些有副作用的函数或依赖于外部状态的函数，不适合使用函数缓存。

4.总结

综上所述，函数缓存是一种常用的优化技术，可以显著提高程序的性能。通过合理选择缓存方式和注意相关注意事项，我们可以更好地利用函数缓存来提升代码的效率和执行速度。