deflru_cache(maxsize=128,typed=False):ifisinstance(maxsize,int):# 如果maxsize为负数,则设置maxsize=0,也就是无缓存ifmaxsize<0:maxsize=0elifcallable(maxsize)andisinstance(typed,bool):# maxsize没有传入,直接传入的是用户定义函数user_function,maxsize=maxsize,128# 调用_lru_cache_wrapper创建wrapper...
lru_cache的使用相当简单。以上面的函数为例子: importmathfromfunctoolsimportlru_cache,cache@lru_cachedefheavy_math_func(x:float):returnmath.pow(math.pi,0.123456789*math.exp(math.sin(x)-1)*x/1.1) 现在,每次运行该函数时,lru_cache都会检查提供的输入是否有缓存结果。如果结果在缓存中,lru_cache将直接...
publicclassMemoryCacheextendsLruCache<String, Bitmap> {publicMemoryCache(intmaxSizeBytes){super(maxSizeBytes); }// 重写 sizeOf 方法,计算每张图片所需要的内存空间大小@OverrideprotectedintsizeOf(String key, Bitmap value){returnvalue.getByteCount(); }// 当 LRU 算法决定把图片从缓存中删除时,就会回调此...
如果lru_cache 的第一个参数是可调用的,直接返回 wrapper,也就是把 lru_cache 当做不带参数的装饰器,这是 Python 3.8 才有的特性,也就是说在 Python 3.8 及之后的版本中我们可以用下面的方式使用 lru_cache,可能是为了防止程序员在使用 lru_cache 的时候忘记加括号。 importfunctools# 注意 lru_cache 后面没...
LRU Cache的使用总结如下: 1. 实现原理:LRU Cache通常使用哈希表和双向链表来实现。哈希表用于快速定位数据在缓存中的位置,双向链表则用于记录数据的使用顺序。当数据被访问时,将其从链表中移到头部,表示最近使用过。当缓存满时,淘汰链表尾部的数据,即最近最少使用的数据。 2. 优势:LRU Cache能够有效地管理缓存空...
二、简单介绍LRUCache的使用 1设置LRUCache的缓存大小; intmaxMemory=(int)(Runtime.getRuntime().totalMemory()/1024);//设置缓存当前进程可用容量的1/8intcacheSize=maxMemory/8; 2定义LRUCache,指定泛型,并初始化LruCache //这里的是Integer类型,保存的数据是String类型,键和值不允许为nullprivateLruCache<Inte...
functools.lru_cache是Python标准库中的一个装饰器,它用于将函数的结果进行缓存。LRU代表“Least Recently Used”(最近最少使用),这意味着当缓存达到指定的大小限制时,最不常用的缓存条目将被自动移除。通过将计算结果缓存起来,lru_cache避免了对相同输入的重复计算,从而显著提升性能。
functools.lru_cache是 Python 标准库中提供的一个装饰器,用于缓存函数的结果,以加快函数的执行速度。使用@functools.lru_cache(maxsize=None)装饰器来应用lru_cache,其中maxsize参数用于指定缓存的最大容量,默认为None表示不限制缓存大小。以下是一个示例代码: ...
如果你想要使用lru_cache并且希望返回一个numpy.array,你应该确保: 数组是不可变的:这意味着在函数返回数组之后,你不会修改它。如果你需要返回一个可变的数组,考虑返回一个数组的副本,或者使用numpy的.copy()方法来确保返回的是原始数据的独立副本。 使用.cache替代.lru_cache:在 Python 3.9 及以上版本中,functools...