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...
@lru_cache() def expensive_function(arg): # 计算复杂的结果 return result 这将自动为expensive_function函数添加缓存功能,以避免重复计算相同输入值的结果。 缓存大小限制 设置缓存的大小限制,以控制缓存的大小。 例如,要将缓存大小限制为1000个条目:
functools.lru_cache为Python程序提供了一种简单而高效的缓存机制，通过装饰器语法轻松集成到现有代码中。它基于LRU策略管理缓存大小，在保持内存使用合理的同时提供高效的缓存查找。正确使用lru_cache可以显著提高程序性能，特别是在处理递归计算、重复API调用或数据库查询等场景时。然而，为了获得最佳效果，需要理解其工作原...
@lru_cache是Python标准库中collections模块下的一个装饰器,用于缓存函数或方法的返回值。它使用最近最少使用(LRU)算法来管理缓存项,并支持缓存项的最大数量限制。示例: from collections.abc import Callable from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=128) def fibonacci(n): if n <= 1: return n...
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。
lru_cache 标准化maxsize(when negative),添加CacheInfo细节,最后添加包装器并更新装饰器文档和其他细节。 lru_cache_wrapper Lru Cache wrapper 的簿记变量很少。 sentinel = object() # unique object used to signal cache misses make_key = _make_key # build a key from the function arguments ...
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...
此外,functools.lru_cache 还可以用于缓存那些对数据库或者文件系统的重复查询,从而提高程序的性能。 需要注意的是,functools.lru_cache 并不适合所有的场景。因为 functools.lru_cache 是通过空间换取时间的方式来提高程序的性能的,所以,如果你的程序运行在内存有限的环境中,或者你的函数有大量的不同输入,那么使用 fun...
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...