return x * y 2. cachetools cachetools是一个功能强大的缓存库,提供了多种缓存策略和工具。 pip install cachetools from cachetools import cached, LRUCache cache = LRUCache(maxsize=100) @cached(cache) def expensive_computation(x): return x * x 五、缓存策略与注意事项 在实现缓存时,需要考虑合适的缓...
使用cachetools cachetools是一个轻量级的缓存管理库,支持内存缓存和文件缓存。 from cachetools import cached, TTLCache 创建一个TTL缓存,设置缓存大小和过期时间 cache = TTLCache(maxsize=100, ttl=300) @cached(cache) def cached_function(key): # 模拟缓存的计算过程 return key * 2 使用diskcache diskcache...
fromfunctoolsimportlru_cache@lru_cache(maxsize=128)defexpensive_function(param1, param2):# 进行一些耗时的操作returnresult 2.cachetools cachetools是一个第三方库,提供了多种缓存策略,包括 LRU、LFU、TTL(基于时间的缓存)等。 fromcachetoolsimportLRUCache, cached cache = LRUCache(maxsize=100)@cached(cache...
@cache是第三方库cachetools中的一个装饰器,用于缓存函数或方法的返回值。它提供了更灵活的缓存配置,支持基于函数的自定义缓存键和缓存过期时间等特性。示例: from cachetools import cached, Cache as CachetoolsCache from functools import wraps cache = CachetoolsCache(maxsize=128) def cache_decorator(func): @...
from cachetools import cached, LRUCache # 创建一个LRU缓存对象,最大容量为10 cache = LRUCache(maxsize=10) # 定义一个简单的函数 @cached(cache) def add(a, b): return a + b # 调用函数,结果将被缓存 print(add(2, 3)) # 输出: 5 # 再次调用相同的函数,将直接从缓存中获取结果 print(add(...
pip install cachetools 1. Cachetools提供了五个主要功能: Cached LRUCache TTLCache LFUCache RRCache Cached cached用作装饰器。当我们调用缓存时,它会将函数缓存起来以备后用。默认情况下,这将执行一个简单的缓存。 语法结构: @cached(cache = {}) ...
from cachetoolsimportTTLCache,cached from cachetools.keysimporthashkeyimporttime # 创建一个TTL缓存,最大容量为1000,生存时间为1小时 cache=TTLCache(maxsize=1000,ttl=3600)@cached(cache,key=lambda url:hashkey(url))deffetch_url(url):print(f"Fetching {url}")response=requests.get(url)returnresponse.te...
使用前请先安装:# pip install cachetools from cachetools import cached, TTLCache import time def measure_time(func, *args, **kwargs): start_time = time.time() result = func(*args, **kwargs) end_time = time.time() elapsed_time = end_time - start_time ...
from cachetoolsimportcached,TTLCache cache=TTLCache(maxsize=100,ttl=300)# 设置最大缓存条目数和缓存超时时间(秒) @cached(cache)defexpensive_operation(x,y):# 计算复杂的操作returnx*y # 第一次调用会计算并缓存结果print(expensive_operation(2,3))# 输出:6# 第二次调用时直接从缓存中获取结果,而不重...
from cachetools import LRUCache, cached cache = LRUCache(maxsize=100) @cached(cache) def expensive_function(param1, param2): # 进行一些耗时的操作 return result 3.django.core.cache 如果使用Django 框架,Django 自带了缓存框架,支持多种缓存后端,包括内存缓存。