1. 安装cachetools 首先需要安装cachetools库: pip install cachetools 2. 使用TTLCache TTLCache是cachetools中一种缓存类型,它允许为缓存中的每个项目设置生存时间。 from cachetools import TTLCache cache = TTLCache(maxsize=100, ttl=300) cache['key'] = 'value' # 缓存项目 3. 使用LFUCache LFUCache是另...
1. 创建缓存 使用cachetools可以创建一个缓存对象,并设置容量限制和过期时间: from cachetools import LRUCache, TTLCache 创建一个LRU缓存,容量为100 lru_cache = LRUCache(maxsize=100) 创建一个TTL缓存,容量为100,过期时间为300秒 ttl_cache = TTLCache(maxsize=100, ttl=300) 示例:将数据存入缓存 lru_cach...
TTLCache或“Time To Live”缓存是 cachetools 模块中包含的第三个功能。它有两个参数——“maxsize”和“TTL”。“maxsize”的使用与 LRUCache 相同,但这里的“TTL”值表示缓存应存储多长时间。该值以秒为单位。 语法结构: @cached(cache= TTLCache(maxsize= 33, ttl = 600)) def some_fun(): pass 1....
from cachetoolsimportTTLCache,cached from cachetools.keysimporthashkeyimporttime # 创建一个TTL缓存,最大容量为100,生存时间为10秒 cache=TTLCache(maxsize=100,ttl=10)@cached(cache,key=lambda x:hashkey(x))defexpensive_function(x):print(f"Computing result for {x}")time.sleep(2)# 模拟耗时操作retu...
一、cachetools库简介以及详细使用 1-1、定义 1-2、多种缓存策略 1-3、缓存操作:缓存对象支持类似字典的操作 1-4、设置数据生存时间(TTL) 1-5、自定义缓存策略 1-6、缓存装饰器 1-7、缓存清理 二、cachetools 使用示例 三、错误汇总 3-1、TypeError: unhashable type: 'dict' ...
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。 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 ...
当然除了基本的 Cache,cachetools 还提供了一种特殊的 Cache 实现,叫做 TTLCache。 TTL 就是 time-to-live 的简称,也就是说,Cache 中的每个元素都是有过期时间的,如果超过了这个时间,那这个元素就会被自动销毁。如果都没过期并且 Cache 已经满了的话,那就会采用 LRU 置换算法来替换掉最久不用的,以此来保证数...
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)defexpensive_function(param1, param2):# 进行一些耗时的操作returnresult ...
Cachetools 是一个轻量级的 Python 缓存库,旨在简化缓存逻辑的实现。它提供了多种缓存策略和数据结构,如 LRU(Least Recently Used,最近最少使用)、TTL(Time-To-Live,生存时间)等,使得开发者能够便捷地在自己的应用程序中加入数据缓存功能,从而提高性能并减少对外部资源或计算密集型操作的重复调用。 主要功能和用途 Ca...
cachetools: 还提供了一些缓存装饰器,可以方便地将缓存应用于函数或方法。 import cachetools# 使用 LRU 缓存装饰函数@cachetools.func.ttl_cache(maxsize=100, ttl=60)def get_data_from_api(api_url, params):response = requests.get(api_url, params=params)response.raise_for_status()data = response.json...