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放到队列的最前端(或最后端)就行了,这样就实现了对key按其最后一次访问的时间降序(或升序)排列,当向空间中增加新对象时,如果空间满了,删除队尾(或队首)的对象。 在Python中,可以使用collections....
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...
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 ...
1、@lru_cache 之前我们通过装饰器实现过一个比较简陋的动态缓存功能,虽然在计算斐波那契等递归函数时确实比较有效,但是,确实是态简陋了。 其实,Python提供了缓存的装饰器实现,就是functools模块中的lru_cache。简单看下定义: 接下来,我们还是以斐波那契的计算简单用下lru_cache,直接看代码: importtimefromfunctoolsimpor...
python实用trick——lru_cache实现函数缓存 LRU(least recent used)是一个缓存池,可以将函数中的最近的计算内容进行保存,是functools库中所带的函数,可以作为一个装饰器,应用到任何需要保存之前计算结果的函数上。 示例如下: from functools import lru_cache ...
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): ...
1、@lru_cache 之前我们通过装饰器实现过一个比较简陋的动态缓存功能，虽然在计算斐波那契等递归函数时确实比较有效，但是，确实是态简陋了。其实，Python提供了缓存的装饰器实现，就是functools模块中的lru_cache。简单看下定义：接下来，我们还是以斐波那契的计算简单用下lru_cache，直接看代码：import timefrom ...
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_cachedeffibonacci(num):# 不使用缓存时,会重复执行函数returnnumifnum<2elsefibonacci(num-1)+fibonacci(num-2) 执行时间 执行时间 0:00:00 两个差距是非常明显的,因为不使用缓存时,相当于要重复执行了很多的函数,而使用了lru_cache则把之前执行的函数结果已经缓存了起来,就不需要再次执行了。
python中如何利用lru_cache编写高效函数，提高运行效率 functools.lru_cache函数作用：functools.lru_cache 是Python标准库中的一个装饰器，用于实现缓存机制，可以提高函数的执行效率。LRU（Least Recently Used）缓存是一种常见的缓存算法，它会缓存最近使用的函数调用结果，当相同的参数再次调用函数时，直接返回缓存的结果...