然而,lru_cache并没有提供设置缓存过期时间的功能,我们可以通过自定义装饰器来实现缓存过期。 下面是一个简单的示例代码: importfunctoolsimporttimedefcache_with_expiry(expiry):defdecorator(func):cache={}@functools.wraps(func)defwrapper(*args,**kwargs):key=(args,tuple(kwargs.items()))ifkeyincacheandti...
1@api.route("/user/info", methods=["POST"])2@login_require3@functools.lru_cache()4defadd_user():5user = UserInfo(name="李四")6db.session.add(user)7db.session.commit()89#清除get_userinfo_list中的缓存10get_userinfo_list = current_app.view_functions["api.get_machine_list"]11cache_inf...
可以通过为缓存数据设置过期时间,并在数据访问时检查数据是否过期,若过期则从缓存中移除。 fromfunctoolsimportlru_cacheimporttime @lru_cache(maxsize=256)defcached_function(arg):# 设置缓存有效时间为60秒cache_duration=60# 缓存的时间戳ifnothasattr(cached_function,"cache_timestamp"):cached_function.cache_ti...
经过上面的分析,lru_cache 功能相对于redis来说要简单许多,但使用起来更加方便,适用于小型的单体应用。如果涉及的缓存的数据种类比较多并且想更好的管理缓存、或者需要缓存数据有过期时间(类似登录验证的token)等,使用redis是优于lru_cache的。
data = cache.get(key) if not data: data = db.query(...) cache.set(key, data, timeout=60) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 这里我们使用了cache.get来获取缓存数据,如果缓存中没有数据,则使用数据库查询操作来获取数据,并通过cache.set将数据写入缓存中。其中timeout参数指定了缓存数据的过期时间,单位是秒...
# 创建LRU缓存 cache=LRUCache(maxsize=100)# 存储结果到缓存 cache[key]=value # 从缓存中获取结果 value=cache[key]# 创建具有过期时间的缓存 cache=TTLCache(maxsize=100,ttl=60)# 过期时间为60秒 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. ...
from functools import lru_cache 设置缓存大小和过期时间 lru_cache(maxsize=128)def fetch_data(url):response=requests.get(url)return response.text 示例：使用缓存获取数据 data=fetch_data("http://example.com/resource")```2.连接池技术 频繁地创建和关闭网络连接会带来性能开销。连接池技术可以维护一组...
我们将要Python标准库实现一个LRU(least recently used)缓存,具有优先级和到期时间。这是一个常见的面食问题,但我们将远离数据结构——没有堆、没有二叉树。总之,我们会得到一个可用的方案。 要求 是的,你正在面试,你需要实现一个优先级、有过期时间的缓存(priority-expiry LRU cache)。缓存是一种存储数据的方式,...
在这个例子中，cache 函数接收一个 ttl 参数（缓存过期时间），返回一个真正的装饰器 decorator。这样，我们就可以根据需要为不同的函数指定不同的缓存过期时间。2. 多个装饰器的组合（复合装饰器）一个函数可以被多个装饰器依次包装，形成装饰器链。这种组合方式使得不同功能的装饰器可以叠加应用于同一个函数：def ...