面试题：Python函数调用性能优化之基础知识

Question

在Python中，简述使用functools.lru_cache装饰器对函数调用性能优化的原理，以及适用场景。

Answer 1

原理

1. 缓存机制：functools.lru_cache 装饰器为函数创建了一个缓存。当函数被调用时，它会先检查缓存中是否已经存在该函数以当前参数调用的结果。
2. 哈希表存储：它使用一个哈希表来存储函数参数及其对应的返回值。如果参数是可哈希的（如不可变类型：整数、字符串、元组等），就可以作为哈希表的键。当以相同参数再次调用函数时，直接从哈希表中返回缓存的结果，而无需再次执行函数体中的代码。
3. 缓存清理：当缓存达到一定大小（默认情况下，LRU 缓存可以容纳 128 个最近使用的结果），采用最近最少使用（LRU, Least Recently Used）策略来删除旧的缓存条目，为新的条目腾出空间。

适用场景

1. 计算密集型函数：对于那些执行时间长、计算复杂的函数，例如递归计算斐波那契数列等。每次使用相同参数调用都重新计算会消耗大量时间，使用 lru_cache 可以显著提高性能。
2. 参数相对固定的函数：如果函数的参数在多次调用中相对固定，缓存的命中率会比较高，能有效提升效率。例如配置读取函数，在程序运行期间配置通常不会改变，缓存结果可以避免重复读取配置文件。
3. 递归函数：在递归调用过程中，如果存在大量重复计算的子问题，使用 lru_cache 可以缓存中间结果，避免重复递归计算，极大地优化性能。例如在解决动态规划问题时常用的递归函数。