我们经常谈论的缓存一词,更多的类似于将硬盘中的数据存放到内存中以至于提高读取速度,比如常说的redis,就经常用来做数据的缓存。 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。
2. functools.lru_cache 简介 functools.lru_cache装饰器是Python标准库中的一种缓存工具 3. lru_cache的基本用法 使用functools.lru_cache非常简单。只需在要缓存的函数上添加装饰器即可 代码语言:javascript 复制 from functoolsimportlru_cache @lru_cache()deffunction(arg):# 计算复杂的结果returnresult 这将自动...
LRU(最近最少使用)缓存是一种常见的缓存策略,它保留最近使用的项,而丢弃最不常使用的项。functools.lru_cache装饰器是Python标准库中的一种缓存工具,它使用LRU策略来存储函数的输出结果。这意味着最近使用的函数调用结果将被保留在缓存中,而较长时间未被使用的结果将被清除,以释放内存。 3.lru_cache的基本用法 装...
LRU算法当缓存数量大于设置的maxsize时清除最不常使用的缓存结果 从列出的功能可知,python自带的lru_cache缓存方法可以满足我们日常工作中大部分需求, 可是它不包含一个重要的特性就是,超时自动删除缓存结果,所以在我们自制的my_cache中我们将实现缓存的超时过期功能。 1.2 cache的核心部件 在作用域内存在一个相对...
python @lru_cache() python @lru_cache() python functools.lru_cache LRU (Least Recently Used) 是缓存置换策略中的一种常用的算法。当缓存队列已满时,新的元素加入队列时,需要从现有队列中移除一个元素,LRU 策略就是将最近最少被访问的元素移除,从而腾出空间给新的元素。
python中的LRU Python 的 3.2 版本中,引入了一个非常优雅的缓存机制,即 functool 模块中的 lru_cache 装饰器,可以直接将函数或类方法的结果缓存住,后续调用则直接返回缓存的结果。lru_cache 原型如下: @functools.lru_cache(maxsize=None,typed=False) ...
python中如何利用lru_cache编写高效函数，提高运行效率 functools.lru_cache函数作用：functools.lru_cache 是Python标准库中的一个装饰器，用于实现缓存机制，可以提高函数的执行效率。LRU（Least Recently Used）缓存是一种常见的缓存算法，它会缓存最近使用的函数调用结果，当相同的参数再次调用函数时，直接返回缓存的结果...
Python修饰器函数cache()和lru_cache()高级用法,推荐教材:董付国编著.Python程序设计(第4版·微课版·在线学习软件版),ISBN:9787302663799,清华大学出版社,2024年6月出版,2024年7月第2次印刷(本书前3版印刷34次),定价69.8元,山东省普通高等教育一流教材,国家级
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。
Python标准库附带了许多鲜为人知但功能强大的软件包。对于本示例，将使用functools中的lru_cache。（LRU代表“最近最少使用（Least Recently Used）”，正如字面意思，这明确意味着缓存将保留最近的输入/结果对。）从Fun（c）tools中导入lru_cache 把c放进括号中有点像一个蹩脚的笑话，因为这样functools就变成了fun ...