key=compute_key(function,args,kw)#if has it?if(keyincacheandnotis_obsolete(cache[key],duration)):print'we got a winner'returncache['key']['value']#calcresult = function(*args,**kw) cache[key]= {'value':result,'time':time.time()}returnresultreturn__memoizereturn_memoize sha hash 键...
:param cache_time 缓存的时间 :type cache_time : float"""def_cached_function_result_for_a_time(fun): @wraps(fun)def__cached_function_result_for_a_time(*args, **kwargs):iflen(cls.func_result_dict) > 1024: cls.func_result_dict.clear() key=cls._make_arguments_to_key(args, kwargs)...
可以使用[@cache](https://docs.python.org/3/library/functools.htmlfunctools.cache)装饰器(以前称为@lru_cache)作为“简单的轻量级无界函数缓存”。 典型的例子是计算斐波那契数列,其中缓存中间结果,显着加快计算速度: from functoolsimportcache @cache def fibonacci(n:int) ->int: ifn <= 1: returnn return...
cache = Cache(app, config={'CACHE_TYPE': 'simple'}) @app.route('/expensive') @cache.cached(timeout=60) def expensive_function(): # 进行一些耗时的操作 return result 5.requests_cache requests_cache是一个专门用于缓存 HTTP 请求的库,支持多种缓存后端,包括内存缓存。 import requests import reque...
@lru_cache(key=custom_key_function) def function_with_custom_key(arg): # 使用自定义键进行缓存 return result 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 缓存的元数据 lru_cache对象还具有一些有用的元数据,如hits(缓存命中次数)和misses(缓存未命中次数): ...
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from functools import lru_cache @lru_cache() def function(arg): # 计算复杂的结果 return result 这将自动为function函数添加缓存功能,以避免重复计算相同输入值的结果。 缓存大小限制 ...
return result @TimerDecorator def example_function(): time.sleep(1) print("Function executed") example_function() 在这个例子中,TimerDecorator类通过__call__方法实现了装饰器逻辑 ,测量并打印了被装饰函数example_function的执行时间。 2.3 深入理解装饰器应用场景 ...
importfunctoolsimporttime#cachingupto12differentresults@functools.lru_cache(maxsize=12)defslow_func(x):time.sleep(2)#Simulatelongcomputationreturnxslow_func(1)#...waitingfor2secbeforegettingresultslow_func(1)#alreadycached-resultreturnedinstantaneously!slow_func(3)#...waitingfor2secbeforegettingresult ...
defcreate_large_object():return[0]*100000result=create_large_object()# 对象被创建并返回,引用计数为1 然而,引用计数有一个显著的局限性,即无法处理循环引用的情况。例如: classCycle:def__init__(self):self.next=Nonea=Cycle()b=Cycle()a.next=b ...
slow_func(3) # ... waiting for 2 sec before getting result在GitHub上查看rawlru_cache.py全部代码 以上函数使用time.sleep模拟大量运算。第一次使用参数1调用该函数时，返回结果需要2秒。再次调用时，结果已被缓存，因此会跳过函数主体并立即返回结果。更多内容请参见此处。使用局部变量 这与在每个作用域中...