importosfromcached_pathimportset_cache_dir,cached_path# 设置环境变量os.environ['cached_path_cache_root']='/custom/cache/directory'# 或者调用 set_cache_dir() 函数# set_cache_dir('/custom/cache/directory')# 在调用 cached_path() 时设置 cache_dir 参数custom_cache_path=cached_path(remote_file...
fromflask.viewsimportViewclassMyView(View):@cache.cached(timeout=50)defdispatch_request(self):return'Cached for 50s' 缓存其它函数 使用相同的@cached装饰器,还可以缓存其他非视图相关的函数的结果。需要注意替换key_prefix,否则它将使用request.path作为cache_key。键控制从缓存中获取什么内容。例如,如果一个键...
1. 模块中特殊变量:__doc__ __cached__ __file__ __name__ __package___doc__ : 获取注释__cached__: 获取.pyc(字节码)的路径__file__: 获取当前py文件的执行路径(相对路径)扩展:os.path.abspath(): 获取文件的绝对路径。os.path.dirname(): 获取当前文件的上一级目录例...
>>> dir(subpackage_1) ['__all__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__path__', '__spec__', 'test11'] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 如果想要导入子包的所有模块,则需要更精确指定。 >>> from mypackage...
{}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, '__file__': 'C:\\Users\\amazing\\Desktop\\test.py', '__cached__': None, 'function1': <function function1 at 0x02D196F0>} ===print(__name__)=== __main__ ===print(__doc__)=== this is a hello script. ===...
可以print(sys.path)分别看一下pycharm下和命令行运行 2. import是在运行时导入,不是编译时 因此可以在代码的任何位置import,但是我们标准习惯是在文件开头写import 3.import只导入一次 import会自动帮你判断,只导入一次,如果已经导入,则不再导入。像c语言#include,就需要你自己判断。
其他参数同cached cache.delete_memoized:删除缓存 参数: fname:缓存函数的名字或引用 *args:函数参数 cache.clear() # 清除缓存所有的缓存,这个操作需要慎重 cache.cache # 获取缓存对象 #获取某个网页是否存在缓存,key值如'view//gbook.html' cache.cache.has('view/{}'.format(request.path)) #打印该缓存...
'__cached__', '__config__', '__doc__', '__file__', '__git_revision__', '__loader__', '__mkl_version__', '__name__', '__package__', '__path__', '__spec__', '__version__', '_distributor_init', '_globals', '_import_tools', '_mat', '_mklinit', '_numpy...
注: 导入模块之后,可以通过模块的__file__属性来获取模块所在的目录,其是sys.path中的目录之一。sys.path[0]为空,表示当前目录。示例如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>importmodule>>>module.__file__'/workspace/heatmap/module.py'>>>importre>>>re.__file__'/usr/lib/...
import functools import time # caching up to 12 different results @functools.lru_cache(maxsize=12) def slow_func(x): time.sleep(2) # Simulate long computation return x slow_func(1) # ... waiting for 2 sec before getting result slow_func(1) # already cached - result returned instantane...