三、lru_cache 用法 1.参数详解 查看lru_cache源码会发现它可以传递两个参数:maxsize、typed: def lru_cache(maxsize=128, typed=False): """Least-recently-used cache decorator. If *maxsize* is set to None, the LRU features are disabled and the cache can grow without bound. ... """ 1) ...
wrapper = _lru_cache_wrapper(user_function, maxsize, typed, _CacheInfo)return update_wrapper(wrapper, user_function)return decorating_function 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：@api.route("/user/info", methods=["GET"])@...
在上面这个用法中我们,如果我们把lru_cache装饰器和login_require装饰器调换位置时,上述的写法将会报错,这是因为login_require装饰器中用了functiontools.wrap模块进行装饰导致的,具原因我们在下节解释, 如果想不报错得修改成如下写法。 @api.route("/user/info", methods=["POST"])@login_require@functools.lru_c...
importmathfromfunctoolsimportlru_cache,cache@lru_cachedefheavy_math_func(x:float):returnmath.pow(math.pi,0.123456789*math.exp(math.sin(x)-1)*x/1.1) 现在,每次运行该函数时,lru_cache都会检查提供的输入是否有缓存结果。如果结果在缓存中,lru_cache将直接返回该结果,否则lru_cache运行相关计算、缓存并返回...
Python 实现LRU Cache LRU: 最近最少使用算法。使用场景:在有限的空间存储对象时,当空间满时,按照一定的原则删除原有对象。常用的算法有LRU,FIFO,LFU。如memcached缓存系统即使用的LRU。 LRU的算法是比较简单的,当对key进行访问时(一般有查询,更新,增加,在get()和set()两个方法中实现即可)时,将该key放到队列的...
参数 typed：用于指定是否根据参数类型区分缓存。默认为False，表示仅根据参数值进行缓存。如果设为True，不同参数类型的结果会分别缓存。用法示例：import functools@functools.lru_cachedeffibonacci(n): print('calc: ', n)if n < 2:return nelse:return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)在上面的示例中，...
@lru_cache(maxsize=1000) def expensive_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。 清除缓存 如果需要手动清除缓存,可以使用clear方法: expensive_function.cache_clear() 4. 高级用法和选项 ...
通过下面的例子可以很好的理解@lru_cache()的用法: fromfunctoolsimportlru_cache @lru_cache()defabc(name:str):print(f'缓存 name ={name}')returnname abc('1')# 缓存 name = 1# '1'abc('2')# 缓存 name = 2# '2'abc('3')# 缓存 name = 3# '3'abc('1')abc('2')abc('3')# '1...
functools.lru_cache()是Python标准库中提供的一种缓存机制,用来缓存函数的输入输出关系,从而减少重复计算的时间成本。通过设置maxsize参数,开发者可以规定缓存的最大尺寸,默认值为128,超过这个数量后最少使用的缓存将被淘汰。相对而言,自Python 3.9起引入的cache()则没有缓存大小的限制,适用于不想管理缓存容量的场景...