class Cache: def __init__(self): self.d = {} def __setitem__(self, obj, val): self.d[obj] = pickle.dumps(val) def __getitem__(self, obj): return pickle.loads(self.d[obj]) class Car: cache = Cache() def __reduce__(self): return self.__class__, (self.name,) def _...
1,Memoizing(自动缓存) 话不多说,看个例子。 importtime,hashlib,pickle cache={}defis_obsolete(entry,duration):returntime.time() - entry['time'] >durationdefcompute_key(function,args,kw): key=pickle.dumps((function.func_name,args,kw))returnhashlib.sha1(key).hexdigest()defmemoize(duration=10...
import pickle class Cache: def __init__(self): self.d = {} def __setitem__(self, obj, val): self.d[obj] = pickle.dumps(val) def __getitem__(self, obj): return pickle.loads(self.d[obj]) class Car: cache = Cache() def __reduce__(self): return self.__class__, (self....
创建缓存目录:在create_cache_dir函数中,使用os.makedirs创建缓存文件夹,如果文件夹已存在,函数将返回一个相应的提示信息。 保存缓存数据:在save_cache函数中,数据通过pickle.dump方法被序列化并保存到文件中。 加载缓存数据:在load_cache函数中,数据通过pickle.load方法被反序列化,读取返回的数据。 缓存过程的序列图 ...
Python 实现cache功能 WechatIMG911.jpeg 创建cache.py,代码如下 # -*- coding: utf-8 -*-# !python3importhashlibimportosimportpickle cache_root_dir='cache'ifnotos.path.exists(cache_root_dir):os.makedirs(cache_root_dir)defmd5(s):m=hashlib.md5()m.update(s)returnm.hexdigest()defcache_key(...
首先,我们需要导入pickle模块: importpickle 1. 然后,我们可以定义一个缓存类,用于读取和写入缓存数据。这个类可以包含以下方法: get(key): 根据键值获取缓存数据。 set(key, value): 将数据写入缓存。 delete(key): 删除缓存数据。 classFileCache:def__init__(self,cache_file):self.cache_file=cache_file ...
result =# 进行一些耗时的操作r.set(key, pickle.dumps(result), ex=3600)# 设置缓存过期时间为1小时returnresult 总结 如果只是简单的小规模缓存,lru_cache足够;如果需要持久化或分布式缓存,可以考虑使用diskcache或 Redis;如果使用了 Web 框架,使用框架自带的缓存功能会更方便。
cPickle是[C语言]实现的版本,速度更快。 ConfigParser,Python标准库,INI文件解析器。 configobj,INI文件解析器。 config,分层次配置,logging作者编写。 profig,多格式配置转换工具。 logging,Python标准库,日志文件生成管理函数库。 logbook,logging的替换品。
2. `pickle`: `pickle`模块可以将对象序列化为二进制文件进行缓存,可以自定义文件路径来保存缓存文件。 3. `lru_cache`: Python标准库中的`functools.lru_cache`可以用作缓存装饰器,默认将缓存保存在内存中,而不是磁盘文件夹。 除了这些常见的缓存库外,还可以使用其他第三方库或框架来实现缓存功能,它们可能会有...
注意:函数缓存和多进程不能共同使用。因为函数缓存通过装饰器实现,本质是函数闭包,但是多进程中的pickle模块不能序列化闭包。使用joblib库实现多进程时带装饰器的缓存函数可以正常运行,但是缓存无法命中,即无法缓存数据和加速。 3、和numba的配合 lru_cache 装饰器只能缓存 Python 函数的计算结果,无法缓存 numba.jit 修...