wrapper = _lru_cache_wrapper(user_function, maxsize, typed, _CacheInfo)return update_wrapper(wrapper, user_function)return decorating_function 1.2 基本⽤法 在我们编写接⼝时可能需要缓存⼀些变动不⼤的数据如配置信息，我们可能编写如下接⼝：@api.route("/user/info", methods=["GET"])@...
LruCache<String, Bitmap>mLruCache;//获取手机最大内存 单位 kbintmaxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024);//一般都将1/8设为LruCache的最大缓存intcacheSize = maxMemory / 8; mLruCache=newLruCache<String, Bitmap>(maxMemory / 8) {/*** 这个方法从源码中看出来是设置已...
在上面这个用法中我们,如果我们把lru_cache装饰器和login_require装饰器调换位置时,上述的写法将会报错,这是因为login_require装饰器中用了functiontools.wrap模块进行装饰导致的,具原因我们在下节解释, 如果想不报错得修改成如下写法。 @api.route("/user/info", methods=["POST"])@login_require@functools.lru_c...
这种情况下,可以把@lru_cache(maxsize=None)改写为@cache,二者功能相同,后者自Python 3.9开始支持,请自行测试。 众所周知,修饰器其实是一种特殊的函数,可以接收另一个函数作为参数进行修饰得到新函数,也就是说,上面的代码可以修改为下面的样子。由于lru_cache函数作为函数使用时不能指定参数maxsize,只能使用默认值1...
在本文中,我们将一步一步回答关于lrucacheutils的用法的问题。 1.什么是lrucacheutils? lrucacheutils是一个工具集,用于实现LRU缓存。它提供了一系列方法和功能,用于管理和操作LRU缓存。lrucacheutils可以帮助开发者更方便地使用LRU缓存,并提供一些额外的功能,例如缓存的大小限制和超时设置。 2.如何安装lrucacheutils?
readJournal()方法其实就是通过readJournalLine(reader.readLine())方法读取日志文件中的每一行,最终会读取到lruEntries中,lruEntries是DiskLruCache在内存中的表现形式。 privatevoidreadJournal()throwsIOException{StrictLineReaderreader=newStrictLineReader(newFileInputStream(journalFile),Util.US_ASCII);try{// ......
APIDoc:http://jakewharton.github.io/DiskLruCache/ 缓存的key为String类型,且必须匹配正则表达式[a-z0-9_-]{1,64}; 一个key可以对应多个value,value类型为字节数组,大小在0 ~ Integer.MAX_VALUE之间; 缓存的目录必须为专用目录,因为DiskLruCache可能会删除或覆盖该目录下的文件。
用法: @functools.lru_cache(user_function) @functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False) 装饰器使用可保存到maxsize最近调用的 memory 可调用对象来包装函数。当使用相同的参数定期调用昂贵的或 I/O 绑定的函数时,它可以节省时间。 由于字典用于缓存结果,因此函数的位置和关键字参数必须是可散列的。
基本使用它作为装饰器作用于需要缓存的函数,用法格式如下: maxsize:限制不同参数和结果缓存的总量,如果设置为None,则禁用LRU功能,并且缓存可以无限制增长,当maxsize是二的幂时...,就是当执行某一个函数时,把它的计算结果缓存到cache中,当下次调用时,就直接从缓存中拿就可以了,不用再次进行计算。这种特性对于那种...