= (cache_len() >= maxsize) return result def cache_info(): """Report cache statistics""" with lock: return _CacheInfo(hits, misses, maxsize, cache_len()) def cache_clear(): """Clear the cache and cache statistics""" # 清空cache nonlocal hits, misses, full with lock: cache.cle...
cache_clear 方法可以手动清除缓存。 fromfunctoolsimportlru_cache@lru_cachedeffibonacci(num):returnnumifnum<2elsefibonacci(num-1)+fibonacci(num-2)print(fibonacci(40))# 102334155cache_info=fibonacci.cache_info()print(cache_info)# CacheInfo(hits=38, misses=41, maxsize=128, currsize=41)fibonacci.c...
这个简化实现展示了LRU缓存的基本原理，真正的functools.lru_cache实现更加高效且线程安全。1.缓存信息查询 lru_cache装饰的函数具有cache_info()方法，可以查询缓存的使用情况：输出结果显示缓存命中次数、未命中次数、最大容量和当前条目数量。2.缓存清除 使用cache_clear()方法可以清除函数的缓存：这在需要强制重新计算...
用functools.lru_cache实现Python的Memoization 现在你已经看到了如何自己实现一个memoization函数，我会告诉...
@lru_cache(maxsize=1000) def function(arg): # 计算复杂的结果 return result 当缓存达到最大大小时,最不常使用的结果将被清除以腾出空间。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 expensive_function.cache_clear() 4. 高级用法和选项 typed 参数 默认情况下,lru_cache会将不同类型的参数视为...
被lru_cache 装饰的函数会有 cache_clear 和 cache_info 两个方法,分别用于清除缓存和查看缓存信息。以下为一个简单的 lru_cache 的使用效果: from functools import lru_cache @lru_cache(None) def add(x, y): print("calculating: %s + %s" % (x, y)) ...
if cache_info[3] >0: get_userinfo_list.__wrapped__.cache_clear() returnjsonify("新增用户成功") AI代码助手复制代码 2. functiontools.wrap装饰器对lru_cache的影响 在上节我们看到,因为@login_require和@functools.lru_cache()装饰器的顺序不同, 就导致了程序是否报错, 其中主要涉及到两点: ...
expensive_function.cache_clear() 1. 4. 高级用法和选项 typed 参数 默认情况下,lru_cache会将不同类型的参数视为相同的参数。如果希望根据参数的类型进行缓存,可以使用typed=True: 复制 @lru_cache(typed=True) def function_with_typed_cache(arg): ...
LRU算法当缓存数量大于设置的maxsize时清除最不常使用的缓存结果 从列出的功能可知,python自带的lru_cache缓存方法可以满足我们日常工作中大部分需求, 可是它不包含一个重要的特性就是,超时自动删除缓存结果,所以在我们自制的my_cache中我们将实现缓存的超时过期功能。
fib.cache_clear() 1. 3. 函数缓存拓展 函数缓存允许我们将一个函数对于给定参数的返回值缓存起来。当一个I/O密集的函数被频繁使用相同的参数调用的时候,函数缓存可以节约时间。常见的函数缓存实现方式包括字典缓存、LRU(Least Recently Used)缓存、Trie树等。不同的缓存方式适用于不同的情况,可以根据具体需求选择合...