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Python高级技术之：`Python`的`functools.lru_cache`：如何实现高效的函数结果缓存。

晚上好，各位编程界的靓仔靓女们！今晚咱们来聊聊Python里一个神奇的小工具，它能让你的代码跑得飞快，而且用法简单到不行，这就是functools.lru_cache。 什么是functools.lru_cache？ 想象一下，你有一个非常耗时的函数，比如计算斐波那契数列的第N项。如果你多次调用这个函数，每次都重新计算一遍，那简直就是浪费生命啊！lru_cache就像一个聪明的管家，它会记住你函数的结果，下次你再问同样的问题，它直接从记忆里掏出答案，根本不用重新计算。 lru_cache是"Least Recently Used Cache"的缩写，意思是“最近最少使用缓存”。 简单来说，它会缓存函数最近使用的结果，当缓存满了之后，它会丢弃最近最少使用的结果，保证缓存的效率。 lru_cache的简单用法： 直接上代码，感受一下它的魔力： from functools import lru_cache import time @lru_cache(maxsize=None) #maxsize=None，缓存大小无限制 def fibonacci(n): “””计算斐 …

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Python `functools.reduce` 与函数式编程：高级数据聚合

好的，没问题！咱们这就开始一场关于 functools.reduce 和函数式编程高级数据聚合的“脱口秀”。准备好了吗？灯光师，麻烦给点气氛！ 开场白：Reduce，一个被名字耽误的英雄 各位观众，晚上好！欢迎来到“数据魔法秀”，我是主持人，今晚要跟大家聊聊一个经常被我们忽视，但实际上非常强大的工具：functools.reduce。 说实话，我一开始看到 reduce 这个名字的时候，总觉得它是不是在暗示我“减少代码量”，或者“减少工作量”。但实际上，它远不止于此。reduce 就像一个数据聚合的变形金刚，只要你给它合适的“组合公式”，它就能把你的数据变成任何你想要的样子。 很多小伙伴对 reduce 敬而远之，觉得它晦涩难懂。但今天，咱们就要把它扒个精光，让大家彻底爱上它！ 第一幕：什么是 Reduce？（别怕，很简单！） reduce 简单来说，就是把一个序列（比如列表、元组）里的元素，通过一个函数，逐步“累积”成一个单一的结果。就像滚雪球一样，越滚越大。 用一个非常简单的例子来说明： from functools import reduce numbers = [1, 2, 3 …

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Python `functools.reduce` 与函数式编程：高级数据聚合

好，没问题！各位观众老爷，今天要给大家伙儿聊聊Python里一个挺有意思，但可能有点儿被低估的家伙——functools.reduce。 这玩意儿跟函数式编程那可是亲戚，能帮你把一堆数据，像捏泥巴一样揉吧揉吧，最后捏出一个你想要的形状。 咱们今天就来好好盘盘它，保证让你听完之后，也能拿它来玩转数据聚合。 开场白：reduce 是个啥？ 首先，reduce 这名字听起来就有点儿“化繁为简”的意思。 它的作用就是，把一个序列（比如列表、元组什么的），通过某种操作，一步一步地“减少”成一个单一的值。 你可以把它想象成一个贪吃蛇，每次吃掉一个数据，然后把自己变大，最后变成一个巨无霸。 当然，这个“吃掉”的过程，是由你来定义的。 你要告诉 reduce，每次怎么“吃”，吃完之后怎么“变大”。 这个“吃”的动作，就是一个函数。 reduce 的基本语法 reduce 的基本语法是这样的： from functools import reduce reduce(function, iterable[, initializer]) function: 这是一个函数，它接收两个参数，并返回一个值。 re …

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