Python中已经内置了LRU缓存替换策略,可以通过functools模块中的lru_cache装饰器来使用。 6.使用TTL缓存过期策略 另外,我们也可以使用TTL缓存过期策略,即按照时间来设定缓存的有效期。比如,我们可以实现一个TTL缓存类: ```python import time class TtlCache: def __init__(self, max_size=1000, ttl=60): self....
1. 安装 cacheout: pip install cacheout 2. 导入 Cache 类: fromcacheoutimportCache 3. 创建 Cache 对象: cache = Cache(maxsize=100, ttl=3600, timer=None, default=None, **kwargs) 参数说明: maxsize:缓存中最多可以存储的元素数量; ttl:元素在缓存中的存活时间,单位是秒,默认为 None,表示元素永久...
代码示例（TTL缓存）这里使用Python的collections.OrderedDict和time模块来模拟一个简单的TTL缓存。LRU（最近最少使用）缓存 LRU缓存是一种常用的页面置换算法，它淘汰最长时间未被使用的数据。Python的functools.lru_cache装饰器或collections.OrderedDict都可以用来实现LRU缓存。代码示例（使用OrderedDict实现LRU）应用场景 基于...
python 内存缓存 实现ttl python 缓存库,文章目录缓存库缓存库的类型Python中有用的缓存库Python中的Redis缓存库Python中的lru_cache库Python中的其他缓存库总结缓存是一种可以存储数据以供快速访问的内存类型。它是一个小而快速的内存,用于保存经常访问的数据。缓存是至
LRUCache TTLCache LFUCache RRCache Cached cached用作装饰器。当我们调用缓存时,它会将函数缓存起来以备后用。默认情况下,这将执行一个简单的缓存。 语法结构: @cached(cache = {}) def some_fun(): pass 1. 2. 3. 示例代码: 【使用时间模块来查看模块的效率】 ...
lru_cache是 Python 标准库中的一个装饰器,用于缓存函数的返回结果,基于最近最少使用(LRU)策略。 fromfunctoolsimportlru_cache@lru_cache(maxsize=128)defexpensive_function(param1, param2):# 进行一些耗时的操作returnresult 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...
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 ...
通过Python类可实现基本的LRU缓存，利用有序字典实现数据的有序访问和淘汰机制。▍ 并发访问处理 在高并发环境中使用LRUCache时，需引入锁机制保证数据一致性。这可以通过使用threading.Lock或multiprocessing.Lock来确保数据访问的同步性。▍ 缓存失效策略 除了基础的LRU策略，可结合TTL策略实现时间失效，以增加灵活性并...
cache=TTLCache(maxsize=100,ttl=300)# 设置最大缓存条目数和缓存超时时间(秒) @cached(cache)defexpensive_operation(x,y):# 计算复杂的操作returnx*y # 第一次调用会计算并缓存结果print(expensive_operation(2,3))# 输出:6# 第二次调用时直接从缓存中获取结果,而不重新计算print(expensive_operation(2,3...
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 ...