在Python的内置模块 functools 中,提供了高阶函数 cache() 用于实现缓存,用装饰器的方式使用: @cache。 @cache缓存功能介绍 在cache的源码中,对cache的描述是:Simple lightweight unbounded cache. Sometimes called “memoize”. 翻译成中文:简单的轻量级无限制缓存。有时也被称为“记忆化”。 def cache(user_fun...
在Python的内置模块 functools 中,提供了高阶函数 cache() 用于实现缓存,用装饰器的方式使用:@cache。 @cache缓存功能介绍 在cache的源码中,对cache的描述是:Simple lightweight unbounded cache. Sometimes called "memoize". 翻译成中文:简单的轻量级无限制缓存。有时也被称为“记忆化”。 defcache(user_function,...
语法为 @functools.cache(user_function),创建一个查找函数参数的字典的简单包装器。 因为它不需要移出旧值,缓存大小没有限制,所以比带有大小限制的 lru_cache() 更小更快。这个 @cache 装饰器是 Python 3.9 版中的新功能,在此之前,您可以通过 @lru_cache(maxsize=None) 获得相同的效果。 使用场景 functools ...
See: http://en.wikipedia.org/wiki/Cache_algorithms#Least_Recently_UsedFile: ~/.local/share/virtualenvs/notebook-yiSh32rr/lib/python3.6/functools.py Type:function 可以看出lru_cache使用了LRU算法,在maxsize大小的空间内缓存函数的结果,值得一提的事函数的参数是要可以哈希的,接下来我们利用lru_cache改进...
def cached_function(param): print(f"running cached_function on: {param}") return np.array([param]) for number in [100, 100, 100, 200]: res = cached_function(number) res *= 5 print(f"number: {number}, result: {res}") 在上面的代码中,对函数cached_function使用了装饰器。然后使用for...
deflru_cache(maxsize=128,typed=False):ifisinstance(maxsize,int):ifmaxsize<0:maxsize=0elif maxsize is not None:raiseTypeError('Expected maxsize to be an integer or None')defdecorating_function(user_function):wrapper=_lru_cache_wrapper(user_function,maxsize,typed,_CacheInfo)returnupdate_wrapper...
# within 5 successive call of the function, # it will be discarded @cached(cache=RRCache(maxsize=5)) def my_fun(n): # This delay resembles some task s = time.time() time.sleep(n) print("\nTime Taken: ", time.time() - s) ...
pip install python-redis-cache How to use fromredisimportStrictRedisfromredis_cacheimportRedisCacheclient=StrictRedis(host="redis",decode_responses=True)cache=RedisCache(redis_client=client)@cache.cache()defmy_func(arg1,arg2):returnsome_expensive_operation()# Use the functionmy_func(1,2)# Call ...
return credential.getToken(redisScope); } async function main() { // Construct a Token Credential from Identity library, e.g. ClientSecretCredential / ClientCertificateCredential / ManagedIdentityCredential, etc. const credential = new DefaultAzureCredential(); let accessToken = await returnPassword(...
from data_cache import numpy_cache, pandas_cache, read_metadata import pandas as pd import numpy as np from datetime import datetime @pandas_cache def function1(a, *args, b=1, **kwargs): return pd.DataFrame() @numpy_cache def function2(a, *args, b=1, **kwargs): return np.array...