然后定义了一个装饰器cache_decorator,它接受一个函数作为参数,并返回一个新的函数wrapper。wrapper函数使用functools.wraps来保留原始函数的元信息。在wrapper函数中,我们根据函数及其参数生成一个唯一的缓存键key,并从缓存中获取该键对应的值。如果缓存中不存在该键,则调用原始函数计算值并将其缓存起来。3. @cached_p...
【缓存未命中且队列未满】 当插入元素未命中缓存,则创建该元素的节点,并直接在环形双线链表的 root 之前插入节点,cache[key] 赋值为插入节点 【缓存未命中且队列已满】 此时需要触发 LRU 缓存淘汰算法,此时将 root 的 key 与 result 分别赋值为待插入节点对应的值,向后移动 root,将 root 的 key、result 分别...
第680天 教娃编程 - Python 中的 @cache 缓存函数装饰器 #Python #编程 #装饰器 - justyyuk于20240602发布在抖音,已经收获了2584个喜欢,来抖音,记录美好生活!
引入@cache缓存器来加速排序效率: @cache def my_sort(cur_sample): return sorted(cur_sample, key=order.get) sorted_samples = [] for sample in whole_samples: sorted_samples.append(my_sort(tuple(sample))) 当samples_num设置为10000时,基本上引入@cache缓存器运行速度约提升60%左右。 测试完整代码 #...
Python的缓存(lru_cache)是一种装饰在被执行的函数上,将其执行的结果缓存起来,当下次请求的时候,如果请求该函数的传参未变则直接返回缓存起来的结果而不再执行函数的一种缓存装饰器。 使用 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17deflru_cache(maxsize=128, typed=False):"""Least-recently-...
明确我们的起点:lru_cache装饰器。 明确我们的目标:实现LRU缓存的两个接口:get(key)和put(key, val)。 那么接下来就想方设法去实现吧! 首先可以确定的是,我们至少需要实现一个被lru_cache修饰的函数,我们把它叫做cache_access吧。 关键是,cache_access应该以什么为参数。有两个选项: ...
lru_cache 最近最少使用缓存装饰器,内存不够就清理,内存够就暂时放到那里不清理;在python自带的functools库中 根据参数缓存每次函数调用结果,对于相同参数的,无需重新函数计算,直接返回之前缓存的返回值; 如果maxsize设置为None,则禁用LRU功能,并且缓存可以无限制增长;当maxsize是2的幂时,LRU功能执行得最好; ...
st.cache - 函数缓存装饰器streamlit的cache装饰器用于记忆函数的历史执行。方法原型streamlit.cache(func=None, persist=False, allow_output_mutation=False, show_spinner=True, suppress_st_warning=False, **kwargs) 参数:func:要缓存的函数 persist :是否缓存到磁盘,布尔值 allow_output_mutation:是否允许修改...
局部缓存-缓存指定的值 #缓存api的使用 #方式1: #使用caches['CACHE配置key']导入具体对象 from django.core.cache import caches cache1 = caches['myalias'] cache2 = caches['myalias_2']#方式2: from django.core.cache import cache #相当于直接引入CACHES配置项中的'defalult'-(setting.py中的CACHES...
本文记录尝试编写一个简单的缓存装饰器,以学习为目的,实际生产环境建议大家用标准库。 from hashlib import md5 from pickle import dump, load #用pickle进行数据的读取、写入 def _dkL(f): with open(f,'rb') as file: return load(file) def _dkD(o,f): ...