2. 运行时优化 使用functools.lru_cache缓存计算结果: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 fromfunctoolsimportlru_cache@lru_cache(maxsize=128)deffibonacci(n):ifn<2:returnnreturnfibonacci(n-1)+fibonacci(n-2) 使用__slots__优化内存: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud S...
fromfunctoolsimportlru_cacheimportrandom# 模拟获取某城市某小时的温度defget_temperature(city,hour):returnrandom.uniform(20,30)# 使用lru_cache装饰器定义一个缓存温度平均值的函数@lru_cache(maxsize=1000)# 设定缓存大小为1000defget_rolling_average(city,start_hour,end_hour):total_temp=0count=end_hour-s...
import time cache = [1, 1] def feibo(n): if n <= len(cache): return cache[n - 1] else: temp = feibo(n - 1) + feibo(n - 2) cache.append(temp) return cache[n - 1] start = time.time() print(feibo(35)) end = time.time() print(cache) print(end - start) """ 92274...
cache() 的代码只有一行,调用了 lru_cache() 函数,传入一个参数 maxsize=None。lru_cache() 也是 functools 模块中的函数,查看 lru_cache() 的源码,maxsize 的默认值是128,表示最大缓存128个数据,如果数据超过了128个,则按 LRU(最久未使用)算法删除多的数据。cache()将maxsize设置成None,则 LRU 特性被禁...
python 缓存技术(cache) 1,Memoizing(自动缓存) 话不多说,看个例子。 importtime,hashlib,pickle cache={}defis_obsolete(entry,duration):returntime.time() - entry['time'] >durationdefcompute_key(function,args,kw): key=pickle.dumps((function.func_name,args,kw))returnhashlib.sha1(key).hexdigest...
Python 中的`functools`模块提供了`lru_cache`装饰器来实现简单的缓存功能。以下是一个示例代码: ```python from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=None) def expensive_function(x): # 进行一些复杂、耗时的计算 return x * x # 调用缓存后的函数 result1 = expensive_function(2) result2 =...
cache.delete(key) cache.clear() delete 方法用于删除指定键对应的元素, clear 方法用于清空缓存中的所有元素。 7. 检查缓存中的元素: cache.has(key) cache.expired(key) cache.size() cache.keys() cache.values() cache.items() has 方法用于检查指定键是否存在; ...
cache['3'] = 'Hello' cache['4'] = 'World' print('currentsize', cache.currsize) cache['5'] = 'Hello' print('currentsize', cache.currsize) print(cache.items) 运行结果如下: currentsize2<boundmethodMapping.itemsofCache([('1','Hello')], maxsize=3, currsize=1)>length1currentsize...
如果一个函数需要反复多次调用(尤其是递归调用),且后面调用中需要用到前面调用时已经计算过的值,可以使用修饰器函数functools.lru_cache()为被调函数增加一个全局缓存(或称记忆体)来临时记录这些数据。增加缓存之后,如果待计算的值之前已经计算过且仍在缓存中则直接返回,通过引入少量空间来避免大量重复计算,从而获得更...
近期一个大版本上线后,Python编写的api主服务使用内存有较明显上升,服务重启后数小时就会触发机器的90%内存占用告警,分析后发现了本地cache不当使用导致的一个内存泄露问题,这里记录一下分析过程。 问题分析 LocalCache实现分析 该cache大概实现代码如下: classLocalCache(): notFound =object()# 定义cache未命中时返...