TTLCache或“Time To Live”缓存是 cachetools 模块中包含的第三个功能。它有两个参数——“maxsize”和“TTL”。“maxsize”的使用与 LRUCache 相同,但这里的“TTL”值表示缓存应存储多长时间。该值以秒为单位。 语法结构: @cached(cache= TTLCache(maxsize= 33, ttl =
defget(self,key):now=curr_ts()ifself.is_key_valid_on_existence(key)andself.is_key_valid_on_liveness(key,now):returnself.datas[key],TruereturnTTLCache.NOT_FOUND,Falsedefset(self,key,value,ttl=86400):now=curr_ts()self.datas[key]=value self.expires[key]=now+ttl 1. 2. 3. 4. 5. ...
代码示例（TTL缓存）这里使用Python的collections.OrderedDict和time模块来模拟一个简单的TTL缓存。LRU（最近最少使用）缓存 LRU缓存是一种常用的页面置换算法，它淘汰最长时间未被使用的数据。Python的functools.lru_cache装饰器或collections.OrderedDict都可以用来实现LRU缓存。代码示例（使用OrderedDict实现LRU）应用场景 基于...
cache=TTLCache(maxsize=3,ttl=timedelta(seconds=5),timer=datetime.now)cache['1']='Hello'sleep(1)cache['2']='World'print(cache.items)sleep(4.5)print(cache.items)sleep(1)print(cache.items) 运行结果如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 <bound method Mapping.itemsofTTLCac...
def ttl_cache(func): cache = {} lock = threading.Lock() @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): key = args for item in kwargs.items(): key += item key = hash(key) with lock: if key in cache: value, timestamp = cache[key] if time.time() - timestamp < 600...
fib_cache[n] = result return result ``` 5.使用LRU缓存替换策略 除了FIFO缓存替换策略外,我们还可以使用LRU缓存替换策略,即最近最少使用。Python中已经内置了LRU缓存替换策略,可以通过functools模块中的lru_cache装饰器来使用。 6.使用TTL缓存过期策略
Python 缓存机制可以使用第三方库 cacheout 来实现。cacheout 提供了一个 Cache 类,它支持多种缓存策略,包括LRU、FIFO、LFU 和 TTL。Cache 类的基本使用方法如下: 1. 安装 cacheout: pip install cacheout 2. 导入 Cache 类: fromcacheoutimportCache
cache['1'] ='Hello'sleep(1) cache['2'] ='World'print(cache.items) sleep(4.5)print(cache.items) sleep(1)print(cache.items) 运行结果如下: 登录后复制 这里我们声明了一个 TTLCache,maxsize 是 3,然后 ttl 设置为了 5 秒,也就是说,每个元素 5 秒之后都会过期。
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 3. 缓存的最佳实践 3.1 缓存过期时间的设置 缓存的过期时间是指缓存结果在多长时间后失效。根据实际需求,可以根据以下几种方式设置缓存的过期时间: ...
cache=TTLCache(maxsize=100,ttl=300)# 设置最大缓存条目数和缓存超时时间(秒) @cached(cache)defexpensive_operation(x,y):# 计算复杂的操作returnx*y # 第一次调用会计算并缓存结果print(expensive_operation(2,3))# 输出:6# 第二次调用时直接从缓存中获取结果,而不重新计算print(expensive_operation(2,3...