python - 将 `functools.lru_cache` 应用于 lambda

Question

所以我在 Python 中为斐波那契数列创建了一个递归 lambda。我使用递归是因为它最容易用 lambda 实现。

fib = lambda n: fib(n - 1) + fib(n - 2) if n > 1 else 1

因为使用递归，相同的 Fibonacci 值被计算了很多次，我认为使用缓存装饰器会有所帮助，而且我知道 functools.lru_cache 是一个简单的选择。

我知道你不能像普通函数一样将装饰器应用到使用 @functools.lru_cache 的 lambda 函数，但是当我尝试这个时:

fib = functools.lru_cache((lambda n: fib(n - 1) + fib(n - 2) if n > 1 else 1), maxsize = None)

我收到一条错误消息，提示 functools.lru_cache 不接受函数对象作为参数。

>>> fib = functools.lru_cache((lambda n: fib(n - 1) + fib(n - 2) if n > 1 else 1), maxsize = None)
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#2>", line 1, in <module>
    fib = functools.lru_cache((lambda n: fib(n - 1) + fib(n - 2) if n > 1 else 1), maxsize = None)
TypeError: lru_cache() got multiple values for argument 'maxsize'

我检查了文档，看起来 functools.lru_cache 只接受一个 maxsize 和一个 typed 参数，默认为 128 和 False。

有没有更聪明的方法将装饰器分配给函数，而不是只定义没有 lambda 的函数然后应用装饰器？

Answer 1

试试 fib = functools.lru_cache()(lambda n: fib(n - 1) + fib(n - 2) if n > 1 else 1)

我相信调用lru_cache 会返回一个函数，它接受一个函数并返回一个函数。要提供最大大小，请使用 fib = functools.lru_cache(100)(lambda n: fib(n - 1) + fib(n - 2) if n > 1 else 1)