ردود الذكاء الاصطناعي
سؤالك:
إجابة الشبكة العصبية:
برای استفاده از حافظه نهان (cache memory) در پایتون می‌توانید از کتابخانه functools و دکوراتور lru_cache استفاده کنید. این دکوراتور از حافظه نهان برای ذخیره نتایج توابع استفاده می‌کند تا زمان اجرای آن‌ها را کاهش دهد.
اینجا یک مثال ساده از استفاده از lru_cache در پایتون است:
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=128)
def fibonacci(n):
if n < 2:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
result = fibonacci(10)
print(result)
در این مثال، تابع fibonacci برای محاسبه اعداد فیبوناچی استفاده شده است و با استفاده از دکوراتور lru_cache، نتایج محاسبات قبلی در حافظه نهان ذخیره می‌شوند تا زمان اجرای تابع کاهش یابد.
اگر تابعی را می‌خواهید از حافظه نهان استفاده کند، کافی است که آن را با دکوراتور lru_cache تزئین کنید و تنظیمات مورد نیاز را مشخص کنید.
يرجى ملاحظة: قد لا تكون الإجابات المقدمة بواسطة الذكاء الاصطناعي دقيقة دائمًا. لا تعتمد عليها في القضايا الحساسة مثل الطب، القانون، الأمور المالية أو القضايا الأمنية. من الأفضل دائمًا الرجوع إلى المتخصصين المؤهلين عند اتخاذ القرارات المهمة. إدارة الموقع غير مسؤولة عن المحتوى الذي يتم إنتاجه تلقائيًا.