Python缓存lru_cache的介绍和讲解 一、前言 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...
⽬录 1. lru_cache的使⽤ 1.1 参数详解 以下是lru_cache⽅法的实现，我们看出可供我们传⼊的参数有2个maxsize和typed，如果不传则maxsize的默认值为128，typed的默认值为False。其中maxsize参数表⽰是的被装饰的⽅法最⼤可缓存结果数量，如果是默认值128则表⽰被装饰⽅法最多可缓存128个返回...
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。 3.2 cache的核心部件 在作用域内存在一个相对...
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...
在Python 标准库的functools模块中,有个lru_cache装饰器,用于为一个函数添加缓存系统: 存储函数的输入和对应的输出 当函数被调用,并且给出了已经缓存过的输入,那么函数不会再运行,而是直接从缓存中获取对应的输出 有两个可选参数 maxsize设置缓存的大小,设置后,缓存的大小就会被限制在这个值之内(缓存默认没有上限)...
lru_cache基本用法 要使用记忆化优化Python 中的函数,可使用Python标准库中提供的工具—functools.lru_cache 装饰器。 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)-...
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，而不会重新执行函数体。参数 maxsize：用于指定缓存...
Python 实现LRU Cache LRU: 最近最少使用算法。使用场景:在有限的空间存储对象时,当空间满时,按照一定的原则删除原有对象。常用的算法有LRU,FIFO,LFU。如memcached缓存系统即使用的LRU。 LRU的算法是比较简单的,当对key进行访问时(一般有查询,更新,增加,在get()和set()两个方法中实现即可)时,将该key放到队列的...
三、`lru_cache` 的基本用法 1. 基本示例 要使用 `lru_cache`,只需在函数定义上添加装饰器。下面是一个简单的示例,演示如何缓存递归斐波那契函数的结果: ```python import functools @functools.lru_cache(maxsize=128) def fibonacci(n): if n < 2: ...