ImportError:无法从“functools”导入名称“cache”

这个错误是由于在导入functools模块时，无法找到名为“cache”的属性而引起的。在Python中，functools模块是一个标准库模块，提供了一些与函数相关的工具函数。然而，functools模块并没有名为“cache”的属性。

解决这个错误的方法是检查代码中是否正确导入了functools模块，并且确保没有尝试导入不存在的属性。可以使用以下代码来导入functools模块：

import functools

如果代码中确实需要使用functools模块的某个属性，可以查阅Python官方文档或其他相关资源，了解该属性的正确用法和导入方式。

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图片 1.png 在其他文件中导入的话可看到结果 ?...0.8fs]%s(%s) -> %r' % (elapsed, name, arg_str, result)) 19 return result 20 return clocked 六、functools.lru_cache...functools.lru_cache实现了备忘功能，它能把耗时的函数的结果保存起来，避免传入相同的参数时重复计算使用常规思路写一个斐波纳切数 1from test import clock 2...下面使用lru_cache() 1from test import clock 2import functools 3 4@functools.lru_cache() 5@clock 6def...图片 3.png 从结果可以看到只有f2加入到了集合中。

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导致无法对view进行csrf_exempt装饰(其实是dispatch上装饰@csrf_exempt时，装饰器返回的inner上会设置csrf_exempt = True的属性)。...函数是这样的： def exec(sql): """ 从执行数据库查询 """ return conn.execute(sql) 为了避免同样的语句执行多次数据库查询，我们需要做一层缓存...def execute_query(sql): """ 从执行数据库查询 """ print 'hit db' # 插播一条，刚才有人在群里问如何判断是否缓存了，看这个就行了...所以这就需要update_wrapper或者wrap这样的函数来把被装饰的函数的属性（包括名称，doc等）放到装饰的函数上。也就是让inner伪装为execute_query。要怎么做呢？...参考 https://docs.python.org/2/library/functools.html#functools.update_wrapper

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、@lru_cache 和 @singledispatch 实现一个带参数的装饰器本章新内容 Python 3.9 中新增的缓存装饰器 functools.cache 比传统的 functools.lru_cache...使用functools.cache进行记忆化 functools.cache装饰器实现了记忆化：⁵一种通过保存先前调用昂贵函数的结果来优化的技术，避免对先前使用的参数进行重复计算。...提示 functools.cache在 Python 3.9 中添加。如果需要在 Python 3.8 中运行这些示例，请将@cache替换为@lru_cache。...使用 lru_cache functools.cache装饰器实际上是围绕旧的functools.lru_cache函数的简单包装器，后者更灵活，与 Python 3.8 及更早版本兼容。...functools.singledispatch 装饰器允许不同模块为整体解决方案做出贡献，并让您轻松为属于第三方包的类型提供专门函数，而这些包您无法编辑。

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python 装饰器

装饰器在导入的时候就会执行 2. functools.wraps 装饰器，保持被装饰的函数的 `__name__` 的值不变 3. functools.lru_cache 实现备忘录 4. functools.singledispatch...# running register() # 装饰器导入时立即运行 # running main() #...__name__) # fact # @functools.wraps 起到了作用，被装饰的 fact 函数名没有被遮盖 3. functools.lru_cache 实现备忘录实现一个斐波那契数计算...0.00005080s] fibonacci(4) -> 3 [0.00008840s] fibonacci(5) -> 5 [0.00015550s] fibonacci(6) -> 8 8 可以发现有很多重复计算 @functools.lru_cache...2 [0.00003130s] fibonacci(4) -> 3 [0.00000050s] fibonacci(5) -> 5 [0.00004570s] fibonacci(6) -> 8 8 functools.lru_cache

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