def_lru_cache_wrapper(user_function, maxsize, typed, _CacheInfo):# 所有 LRU 缓存元素共享的常量:sentinel =object()# 特殊标记,用来表示缓存未命中make_key = _make_key# 根据函数参数生成缓存 key## ---# | PREV | DATA(KEY+RESULT) | NEXT|# ---#PREV, NEXT, KEY, RESULT =0,1,2,3# 链...
lru_cache 的具体逻辑是在_lru_cache_wrapper函数中实现的,还是一样,列出源码,保留注释。 def_lru_cache_wrapper(user_function, maxsize, typed, _CacheInfo):# Constants shared by all lru cache instances:sentinel =object()# unique object used to signal cache missesmake_key = _make_key# build a ...
这里提供一个宏和模板编程实现了python中的@cache的原创办法 #include<unordered_map>#include<iostream>#include<tuple>/** 实现std::tuple的hash函数*/template<std::size_tIndex=0,typename...Types>size_thashTuple(conststd::tuple<Types...>&t,size_tsum_hash=0){ifconstexpr(Index<sizeof...(Types)...
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...
python实现LRUCache 1. 学习了一下lru_cache的实现方式 # lru.py import weakref class LinkNode: __slots__ = ["value", "prev", "next", "__weakref__"] def __init__(self, value=None): self.value = value self.prev = None self.next = None...
LRU的Python实现(OrderedDict) OrderedDict的本质就是一个有序的dict,其实现也是通过一个dict+双向链表 from collections importOrderedDictclassLRUCache:def__init__(self,size):self.size=sizeself.linked_map=OrderedDict()defset(self,key,value):ifkeyinself.linked_map:self.linked_map.pop(key)ifself.size=...
明确我们的起点:lru_cache装饰器。 明确我们的目标:实现LRU缓存的两个接口:get(key)和put(key, val)。 那么接下来就想方设法去实现吧! 首先可以确定的是,我们至少需要实现一个被lru_cache修饰的函数,我们把它叫做cache_access吧。 关键是,cache_access应该以什么为参数。有两个选项: ...
Python中functools的lru_cache实现了LRU Cache,核心是一个双向循环链表再加一个字典。 from functools import lru_cache可以看到lru_cache的代码: _CacheInfo = namedtuple("CacheInfo", ["hits", "misses", "maxsize", "currsize"]) def lru_cache(maxsize=128, typed=False): ...
Python中functools的lru_cache实现了LRU Cache,核心是一个双向循环链表再加一个字典。 from functools import lru_cache可以看到lru_cache的代码: _CacheInfo = namedtuple("CacheInfo", ["hits","misses","maxsize","currsize"])deflru_cache(maxsize=128, typed=False):'''最近最少使用的缓存装饰器 ...
LRU Cache的原理和python的实现 LRU的原理 LRU(Least Recently Used)即最近最少使用。 操作系统中一种内存管理的页面置换算法,主要用于找出内存中较久时间没有使用的内存块,将其移出内存从而为新数据提供空间。此算法的前提是认为:当一个数据被访问的越频繁,则这个数据在未来被访问的概率就越高。