import lru_cache:: from functoools import lru_cache 2. 给函数添加@lru_cache装饰器。 通过查看源码,可以看到lru_cache函数签名如下: def lru_cache(maxsize=128, typed=False): 其中maxsize 参数表示缓存的最多结果数,默认是128。如果计算结果超过128,则遵循Least-recently-used (LRU)原则,将最近使用次数...
Python 提供了 functools.lru_cache,这是一个基于 LRU 算法的缓存装饰器。它会缓存函数的返回值,当再次调用该函数时,如果参数相同,直接从缓存中返回结果,避免重复计算。lru_cache 自动处理 LRU 淘汰策略,能够显著优化那些需要大量重复计算的场景。 lru_cache 的参数maxsize:缓存的最大容量,超过这个容量时,最近最少...
lru_cache(maxsize=1)defread_config(): config = configparser.ConfigParser() config.read("config.ini")return configconfig = read_config() # 读取配置文件，缓存配置信息print(config.get("section", "option"))磁盘文件缓存对于频繁读取同一磁盘文件的过程，可以使用 lru_cache 缓存读取内容，避免...
del cache[oldkey]cache[key]=oldrootelse:""" 缓冲区未满,直接创建节点,插入数据 """last=root[PREV]link=[last,root,key,result]last[NEXT]=root[PREV]=cache[key]=link full=(cache_len()>=maxsize)misses+=1returnresultreturnlru_cache_wrapperreturndecorating_function 3.2. 算法流程 上述代码的实现...
1deflru_cache(maxsize=128, typed=False):2"""Least-recently-used cache decorator.34If *maxsize* is set to None, the LRU features are disabled and the cache5can grow without bound.6...7""" maxsize 代表被lru_cache装饰的方法最大可缓存的结果数量(被装饰方法传参不同一样,则结果不一样;如...
Python的functools模块中的lru_cache装饰器实现了LRU缓存策略，使用起来非常简单。1.基本语法 maxsize参数指定缓存可以存储的最大条目数，当达到此上限时，会优先移除最久未使用的缓存项。2.实际示例：斐波那契数列 递归计算斐波那契数列是缓存机制效果的经典演示：运行结果可能如下：这个例子清晰地展示了缓存带来的巨大性能...
wrapper = _lru_cache_wrapper(user_function, maxsize, typed, _CacheInfo)returnupdate_wrapper(wrapper, user_function)returndecorating_function AI代码助手复制代码 1.2 基本用法 在我们编写接口时可能需要缓存一些变动不大的数据如配置信息,我们可能编写如下接口: ...
1) maxsize 代表被lru_cache装饰的方法最大可缓存的结果数量 (被装饰方法传参不同一样,则结果不一样;如果传参一样则为同一个结果), 如果不指定传参则默认值为128,表示最多缓存128个返回结果,当达到了128个时,有新的结果要保存时,则会删除最旧的那个结果。如果maxsize传入为None则表示可以缓存无限个结果; ...
iflen(self.cache)==self.size: self.cache.popitem(last=False) self.cache[key]=val else: self.cache[key]=val if__name__=='__main__': """ test """ cache=LRUCache(6) foriinrange(10): cache.set(i, i) foriinrange(10): ...
使用修饰器函数functools.lru_cache时可以设置缓存大小,通过参数maxsize设置最多缓存多少个数据,当缓存中的数据达到最大数量时会删除最近最少使用的一个,腾出空间存放新数据。设置参数maxsize为None表示不限制缓存大小,不删除旧值,缓存所有数据,此时等价于另一个修饰器函数cache。