Haz que Python sea más rápido mediante el almacenamiento en caché de funciones Memoización
Incrementa la velocidad de Python utilizando la memoización en la caché de funciones
PROGRAMACIÓN EN PYTHON
El artículo discute la memoización utilizando la biblioteca estándar de Python. El decorador functools.lru_cache hace que esto sea tan simple!
Todos sabemos que Python puede ser lento:
La Velocidad de Python: ¡No es tan malo!
Siempre escucho que Python es demasiado lento. ¿Es así?
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Lo que generalmente lleva más tiempo en Python es llamar a funciones y métodos de clases que ejecutan procesos costosos. Imagina por un momento que necesitas ejecutar esa función dos veces con los mismos argumentos; se necesitará el doble de tiempo, aunque ambas llamadas conducen al mismo resultado. ¿Es posible recordar este resultado y utilizarlo nuevamente cuando sea necesario?
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¡Sí, es posible! Se llama memoización, y es un término común en programación. Podrías implementar tus propias técnicas de memoización, pero la verdad es que no tienes que hacerlo. Python te ofrece una poderosa herramienta de memoización y lo hace en la biblioteca estándar: el decorador functools.lru_cache.
Aunque a menudo es muy eficiente, la memoización a menudo se omite en los libros de Python, incluso aquellos que describen el perfilado y el ahorro de memoria durante la codificación. Los libros que mencionan la memoización en Python incluyen Serious Python de Julien Danjou, Fluent Python, 2da ed. de Luciano Ramalho, Functional Python Programming, 3ra ed. de Steven F. Lott.
Este artículo muestra dos cosas: lo simple que es usar la memoización en la biblioteca estándar de Python (usando functools.lru_cache) y lo poderosa que puede ser esta técnica. Sin embargo, no es solo color de rosa. Por eso también discutiremos los problemas que puedes encontrar al usar la herramienta de almacenamiento en caché functools.lru_cache.
Almacenamiento en Caché usando el módulo functools
functools.lru_cache
Python ofrece varias herramientas de memoización, pero hoy hablaremos de la que forma parte de la biblioteca estándar de Python: functools.lru_cache.
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