Python 访问lru缓存&x27；s缓存

一般问题：如何访问函数闭包中的变量

特定问题：如何从用

functools.lru\u cache（）

包装的python函数访问原始的

缓存

如果我记忆一个函数（示例取自…）

@lru\u缓存（maxsize=None）
def纤维（n）：
如果n<2：
返回n
返回fib（n-1）+fib（n-2）
>>>[fib（n）表示范围（16）内的n]
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610]
>>>fib.cache_info（）
CacheInfo（点击次数=28次，未命中次数=16次，maxsize=None，currsize=16次）

这里定义了

缓存

：

当记忆

fib（）

时，

lru\u cache

将

cache\u info（）

和

cache\u clear（）

函数添加到包装器中

cache\u clear（）

可以访问

cache

，我也可以访问

cache\u clear（）

，所以我可以用它直接访问

cache

？

您可以使用它。您可以告诉它缓存到一个

---

或者，看看developed by.

它似乎不是您应该能够做的事情，它是该函数中的一个局部变量。你唯一的希望就是反思。你为什么要这么做？为什么？因为我能。真的为什么？我想在开发过程中在重新启动之间保持缓存。您读过吗？虽然您可以这样做，但通过大量脆弱的实现细节，最好只使用您自己的备忘录实现。相关：

@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

>>> [fib(n) for n in range(16)]
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610]

>>> fib.cache_info()
CacheInfo(hits=28, misses=16, maxsize=None, currsize=16)