메모는 Python 함수 성능을 어떻게 향상시킬 수 있습니까?

Python의 메모이제이션 이해

프로그래밍에서 메모이제이션은 함수 호출의 입력을 기반으로 결과를 저장하여 효율성을 높이는 데 사용되는 기술입니다. 인수. 이러한 결과를 다시 계산하는 대신 저장된 결과가 직접 반환되므로 시간과 리소스가 절약됩니다.

Python에서 구현

Python에서 메모이제이션을 활용하려면 수동으로 관리하거나 결과를 캐시하거나 'functools' 모듈에 내장된 '@lru_cache' 데코레이터를 활용하는 사전입니다. 다음은 메모이제이션으로 계승값을 계산하기 위해 수동 접근 방식을 사용하는 예입니다.

factorial_memo = {}
def factorial(k):
    if k <p><strong>메모화를 위한 데코레이터</strong></p><p>Python은 버전 2.4에서 데코레이터를 도입하여 간결한 적용 방법을 제공했습니다. 기능에 대한 메모화. 데코레이터 클래스 'Memoize'를 생성하고 이를 함수에 적용할 수 있습니다:</p><pre class="brush:php;toolbar:false">class Memoize:
    def __init__(self, f):
        self.f = f
        self.memo = {}
    def __call__(self, *args):
        if not args in self.memo:
            self.memo[args] = self.f(*args)
        return self.memo[args]

@Memoize
def factorial(k):
    if k <p><strong>'@lru_cache' 데코레이터</strong></p><p>'functools' 모듈은 보다 강력한 메모이제이션 구현을 제공하는 '@lru_cache' 데코레이터입니다. 결과를 자동으로 캐시하고 캐시 크기를 처리하여 과도한 메모리 사용을 방지합니다.</p><p>요약하자면 Python의 메모이제이션은 이전 결과를 캐시하고 불필요한 재계산을 방지하여 함수 성능을 최적화하는 강력한 기술입니다. 데코레이터 또는 수동 캐싱을 활용하면 코드 효율성과 응답성을 향상시킬 수 있습니다.</p>

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