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. ...
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 = 600)) def some_fun(): pass 1....
1. 安装 cacheout: pip install cacheout 2. 导入 Cache 类: fromcacheoutimportCache 3. 创建 Cache 对象: cache = Cache(maxsize=100, ttl=3600, timer=None, default=None, **kwargs) 参数说明: maxsize:缓存中最多可以存储的元素数量; ttl:元素在缓存中的存活时间,单位是秒,默认为 None,表示元素永久...
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...
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...
在这个示例中,我们定义了一个名为ttl_cache的装饰器,它接受一个参数ttl,表示数据在缓存中保存的时间(以秒为单位)。装饰器使用一个字典cache来存储缓存数据,并在每次调用被装饰的函数时检查缓存是否有效。如果缓存有效,则返回缓存数据;否则,调用函数并将结果存储在缓存中。
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
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。 首先我们赋值 1 这个键名为 Hello,然后 1 秒之后赋值 2 这个键名为 World,接着将现有 Cache 的结果输出出来。 接着等待 4.5 秒,这时候 1 这个键名就已经超过 5 秒了,所以 1 这个键名理应就被...
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...
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)#...