除了内置的functools.lru_cache,还有一些第三方库可以实现更高级的缓存机制,例如cachetools和diskcache。 1、cachetools cachetools是一个功能强大的缓存库,支持多种缓存策略,包括LRU、LFU、TTL等。它还支持线程安全。 import cachetools @cachetools.cached(cachetools.LRUCache(maxsize=100)) def some_expensive_function(...
functools.lru_cache:Python标准库中的一个轻量级缓存装饰器,适用于函数结果的缓存,基于最近最少使用(LRU)策略。 cachetools:一个强大的第三方缓存库,提供了多种缓存策略,如LRU、LFU(最不经常使用)、TTL(基于时间的缓存)等。 functools.cache:Python 3.9引入的一个新装饰器,与lru_cache类似,但存储所有函数调用及其...
cachetools:这是一个功能强大的缓存库,提供了多种缓存策略,如LRU、FIFO等。它支持自定义缓存大小、过期时间等参数,并提供了线程安全的缓存实现。可以使用该库来缓存文件读取的结果。详细信息请参考:cachetools redis:这是一个流行的内存数据库,也可以用作缓存服务器。它支持键值存储,并提供了丰富的数据结构和操作命令...
functools.lru_cache和cachetools.TTLCache里均有使用到锁的机制,再考虑到Python的GIL锁,本文所述的热更新在线程安全上应该算是有保障的,但目前未经试验无法完全下断言。更正:functools.lru_cache的文档中提到多线程环境下hit和miss的计数只是近似值,而Cachetool的文档中则明确提到cachetools.TTLCache这样的类是非线程安全...
cachetools 是一个Python库,提供了各种内存缓存的实现。它可以用于函数结果缓存、对象缓存等场景,能够有效提升程序性能,减少重复计算。 提供多种缓存策略(LRU, TTL, LFU等) LRU Cache (Least Recently Used) LRU缓存 会优先淘汰最近最少使用的项目。 LFU Cache (Least Frequently Used) LFU缓存 会优先淘汰使用频率最...
functools.lru_cache和cachetools.TTLCache里均有使用到锁的机制,再考虑到Python的GIL锁,本文所述的热更新在线程安全上应该算是有保障的,但目前未经试验无法完全下断言。更正:functools.lru_cache的文档中提到多线程环境下hit和miss的计数只是近似值,而Cachetool的文档中则明确提到cachetools.TTLCache这样的类是非线程安全...
在Python 中实现缓存,我们可能会用到标准库中的functools.lru_cache装饰器,或者使用第三方库如cachetools。以下是安装cachetools的方法: pip install cachetools 1. 2. 使用functools.lru_cache Python 标准库中的functools模块提供了一个非常有用的装饰器lru_cache,它可以实现最近最少使用(Least Recently Used,LRU)缓存...
在程序中,如果想要实现不同缓存策略,可以查看 cachetools 这个库,该库提供了几个集合和修饰符,涵盖了一些最流行的缓存策略。 使用新装饰器缓存文章: 现在可以将新的 @timed_lru_cache 装饰器与监视器脚本一起使用,以防止每次访问时获取文章的内容。为了简单起见,把代码放在一个脚本中,可以得到以下结果: ...
请注意,官方文档指出clear方法应该是线程安全的(在清除缓存之前使用锁)。- A. Kali cachetools.func装饰器默认是线程安全的,并且具有cache_clear()方法,可用于清除缓存。详情请参见 https://cachetools.readthedocs.io/en/stable/?highlight=clear#cachetools.func.fifo_cache- pupher...
在程序中,如果想要实现不同缓存策略,可以查看cachetools这个库,该库提供了几个集合和修饰符,涵盖了一些最流行的缓存策略。 使用新装饰器缓存文章: 现在可以将新的 @timed_lru_cache 装饰器与监视器脚本一起使用,以防止每次访问时获取文章的内容。为了简单起见,把代码放在一个脚本中,可以得到以下结果: ...