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 from timeimportsleep cache=TTLCache(maxsize=3,ttl=timedelta(seconds=5),timer=datetime.now)cache['1']='Hello'sleep(1)cache['2']='World'print(cache.items)sleep(4.5)print(cache.items)sleep(1)print(cache.items) 运行结果如下: 代码语言:javascript 复制 <bound method...
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,以此来保证数量。
TTLRRCache:基于随机替换算法和过期时间的缓存,可以控制缓存大小和缓存过期时间。 这些缓存数据结构都可以通过cachetools库来使用,具体使用方式可以参考cachetools的官方文档。 下面是使用LRUCache、LFUCache、RRCache、TTLRRCache对fibonacci函数进行装饰的示例代码: from cachetools import LRUCache, LFUCache, RRCache, TTL...
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returnx*x ...
from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=128) def expensive_function(param1, param2): # 进行一些耗时的操作 return result 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。 from cachetools import LRUCache, cached ...
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...
importrequestsfromcachetoolsimportTTLCache# 创建具有过期时间的缓存cache=TTLCache(maxsize=100,ttl=...
cachetools是一个功能强大的缓存库,提供了多种缓存策略的实现,包括LRU、LFU(Least Frequently Used)、FIFO(First In, First Out)等。 复制 from cachetoolsimportLRUCache,TTLCache # 创建LRU缓存 cache=LRUCache(maxsize=100)# 存储结果到缓存 cache[key]=value ...
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' ...