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Python 緩存機制與 functools.lru_cache

系統 1600 0
原文鏈接: https://kuanghy.github.io/2016/04/20/python-cache

緩存是一種將定量數據加以保存以備迎合后續請求的處理方式,旨在加快數據的檢索速度。

在 Python 的 3.2 版本中,引入了一個非常優雅的緩存機器,即 functool 模塊中的 lru_cache 裝飾器。

lru_cache 原型如下:

            
              @functools
              
                .
              
              lru_cache
              
                (
              
              maxsize
              
                =
              
              
                None
              
              
                ,
              
               typed
              
                =
              
              
                False
              
              
                )
              
            
          

使用functools模塊的lur_cache裝飾器,可以緩存最多 maxsize 個此函數的調用結果,從而提高程序執行的效率,特別適合于耗時的函數。參數maxsize為最多緩存的次數,如果為None,則無限制,設置為2n時,性能最佳;如果 typed=True(注意,在 functools32 中沒有此參數),則不同參數類型的調用將分別緩存,例如 f(3) 和 f(3.0)。

被 lru_cache 裝飾的函數會有 cache_clear 和 cache_info 兩個方法,分別用于清除緩存和查看緩存信息。

一個簡單的示例演示 lru_cache 效果:

            
              
                from
              
               functools 
              
                import
              
               lru_cache
@lru_cache
              
                (
              
              
                None
              
              
                )
              
              
                def
              
              
                add
              
              
                (
              
              x
              
                ,
              
               y
              
                )
              
              
                :
              
              
                print
              
              
                (
              
              
                "calculating: %s + %s"
              
              
                %
              
              
                (
              
              x
              
                ,
              
               y
              
                )
              
              
                )
              
              
                return
              
               x 
              
                +
              
               y


              
                print
              
              
                (
              
              add
              
                (
              
              
                1
              
              
                ,
              
              
                2
              
              
                )
              
              
                )
              
              
                print
              
              
                (
              
              add
              
                (
              
              
                1
              
              
                ,
              
              
                2
              
              
                )
              
              
                )
              
              
                print
              
              
                (
              
              add
              
                (
              
              
                2
              
              
                ,
              
              
                3
              
              
                )
              
              
                )
              
            
          

輸出結果

            
              calculating
              
                :
              
              
                1
              
              
                +
              
              
                2
              
              
                3
              
              
                3
              
              
calculating
              
                :
              
              
                2
              
              
                +
              
              
                3
              
              
                5
              
            
          

從結果可以看出,當第二次調用 add(1, 2) 時,并沒有真正執行函數體,而是直接返回緩存的結果。

轉載:
Python 緩存機制與 functools.lru_cache


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