= (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...
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...
使用lru_cache的最佳实践 仅对需要频繁计算的函数使用缓存。 调整缓存的大小以适应内存限制。 谨慎使用typed参数和自定义key函数,确保它们符合需求。 6. 示例:使用lru_cache优化斐波那契数列计算 一个实际示例,演示如何使用lru_cache来优化斐波那契数列的计算: from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=None)...
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...
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)) ...
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_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...
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。
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: ...
fromfunctoolsimportlru_cache@lru_cache(maxsize=None)# 使用 lru_cache 装饰器defexpensive_function(param):# 一些复杂计算returnparam*2# 清除缓存expensive_function.cache_clear()# 清除该函数的缓存 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 解释:cache_clear()方法用于清空使用了 lru_cache 装饰器的函数的缓...