Ну я надеюсь всякие крупные ребята типа регру таким не грешат

Ну чот хз))

А где цена продления?)

Вот я тоже не нашёл

К сожалению нет

Они тоже в этой каше

Вроде при покупке указывается

Все же заценили?
Вернуть кеш быстрее чем вернуть просто значение)

Decorator functools.lru_cache caches the function result based on the given arguments:

from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=32)
def say(phrase):
  print(phrase)
  return len(phrase)

say('hello')
# hello
# 5

say('pythonetc')
# pythonetc
# 9

# the function is not called, the result is cached
say('hello')
# 5

The only limitation is that all arguments must be hashable:

say({})
# TypeError: unhashable type: 'dict'

The decorator is useful for recursive algorithms and costly operations:

@lru_cache(maxsize=32)
def fib(n):
  if n <= 2:
    return 1
  return fib(n-1) + fib(n-2)

fib(30)
# 832040

Also, the decorator provides a few helpful methods:

fib.cache_info()
# CacheInfo(hits=27, misses=30, maxsize=32, currsize=30)

fib.cache_clear()
fib.cache_info()
# CacheInfo(hits=0, misses=0, maxsize=32, currsize=0)

# Introduced in Python 3.9:
fib.cache_parameters()
# {'maxsize': None, 'typed': False}

And the last thing for today, you'll be surprised how fast lru_cache is:

def nop():
    return None

@lru_cache(maxsize=1)
def nop_cached():
    return None

%timeit nop()
# 49 ns ± 0.348 ns per loop

# cached faster!
%timeit nop_cached()
# 39.3 ns ± 0.118 ns per loop

from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=32)
def say(phrase):
  print(phrase)
  return len(phrase)

say('hello')
# hello
# 5

say('pythonetc')
# pythonetc
# 9

# the function is not called, the result is cached
say('hello')
# 5

say({})
# TypeError: unhashable type: 'dict'

@lru_cache(maxsize=32)
def fib(n):
  if n <= 2:
    return 1
  return fib(n-1) + fib(n-2)

fib(30)
# 832040

fib.cache_info()
# CacheInfo(hits=27, misses=30, maxsize=32, currsize=30)

fib.cache_clear()
fib.cache_info()
# CacheInfo(hits=0, misses=0, maxsize=32, currsize=0)

# Introduced in Python 3.9:
fib.cache_parameters()
# {'maxsize': None, 'typed': False}

def nop():
    return None

@lru_cache(maxsize=1)
def nop_cached():
    return None

%timeit nop()
# 49 ns ± 0.348 ns per loop

# cached faster!
%timeit nop_cached()
# 39.3 ns ± 0.118 ns per loop

Аэээ, всмысли?

Это как

Типа вызов функции обходится дороже чем взять значение по ключу?

Разница 10 наносекунд, но да выходит так)

Всем привет. Как в торнадо в моделе определить класс как поле и как к нему обращаться?

Новый вопрос в форуме: нейросеть на питон

Всем привет.
М.б. знаете, есть ли возможность, сделать коммиты публичного репозитория в git, приватными ?

Знаю, дурацкий вопрос, но тем не менее...

ха-ха-ха-ха-ха :)

вызов функции в питоне дорого, особенно если она не локальная.
отсюда же все оптимизации в стиле
def f():
   huemoe_l = huemoe
   huemoe_l()

ору«может кто то поможет»