Python缓存技术实现过程详解

脚本专栏 2024/10/1 佚名

2 0 1

神剑山庄资源网 Design By www.hcban.com

一段非常简单代码

普通调用方式

def console1(a, b):
  print("进入函数")
  return (a, b)

print(console1(3, 'a'))
print(console1(2, 'b'))
print(console1(3.0, 'a'))

很简单的一段代码，传入两个参数。然后打印输出。输出结果

进入函数
(3, 'a')
进入函数
(2, 'b')
进入函数
(3.0, 'a')

使用某个装饰器后

接下来我们引入functools模块的lru_cache，python3自带模块。

from functools import lru_cache
@lru_cache()
def console2(a, b):
  print("进入函数")
  return (a, b)
print(console2(3, 'a'))
print(console2(2, 'b'))
print(console2(3.0, 'a'))

ほら、惊喜来了。

进入函数
(3, 'a')
进入函数
(2, 'b')
(3, 'a')

我们发现，少了一次进入函数的打印，这是怎么回事呢？这就是接下来要说的LRU缓存技术了。

我们理解下什么是LRU

LRU (Least Recently Used) 是缓存置换策略中的一种常用的算法。当缓存队列已满时，新的元素加入队列时，需要从现有队列中移除一个元素，LRU 策略就是将最近最少被访问的元素移除，从而腾出空间给新的元素。

python中的实现

python3中的functools模块的lru_cache实现了这个功能，lru_cache装饰器会记录以往函数运行的结果，实现了备忘（memoization）功能，避免参数重复时反复调用，达到提高性能的作用，在递归函数中作用特别明显。这是一项优化技术，它把耗时的函数的结果保存起来，避免传入相同的参数时重复计算。

带参数的lru_cache

使用方法lru_cache(maxsize=128, typed=False)maxsize可以缓存最多个此函数的调用结果，从而提高程序执行的效率，特别适合于耗时的函数。参数maxsize为最多缓存的次数，如果为None，则无限制，设置为2的n次幂时，性能最佳；如果 typed=True，则不同参数类型的调用将分别缓存，例如 f(3) 和 f(3.0)，默认False来一段综合代码：

from functools import lru_cache

def console1(a, b):
  print("进入函数")
  return (a, b)


@lru_cache()
def console2(a, b):
  print("进入函数")
  return (a, b)


@lru_cache(maxsize=256, typed=True)
def console3(a, b):
  '''

  :param a:
  :param b:
  :return:
  '''
  print("进入函数")
  return (a, b)


print(console1(3, 'a'))
print(console1(2, 'b'))
print(console1(3.0, 'a'))
print("*" * 40)
print(console2(3, 'a'))
print(console2(2, 'b'))
print(console2(3.0, 'a'))
print("*" * 40)
print(console3(3, 'a'))
print(console3(2, 'b'))
print(console3(3.0, 'a'))

同样的可以用到爬虫的去重操作上，避免网页的重复请求。在后期存储的时候做判断即可。

from functools import lru_cache
from requests_html import HTMLSession
session=HTMLSession()
@lru_cache()
def get_html(url):
  req=session.get(url)
  print(url)
  return req

urllist=["https://www.baidu.com","https://pypi.org/project/pylru/1.0.9/","https://www.baidu.com"]

if __name__ == '__main__':
  for i in urllist:
    print(get_html(i))

输出

https://www.baidu.com
<Response [200]>
https://pypi.org/project/pylru/1.0.9/
<Response [200]>
<Response [200]>

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

python,缓存,技术

标签：

python,缓存,技术

神剑山庄资源网 Design By www.hcban.com

神剑山庄资源网 免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com

神剑山庄资源网 Design By www.hcban.com

评论“Python缓存技术实现过程详解”

暂无Python缓存技术实现过程详解的评论...

www.hcban.com 神剑山庄资源网

139,976影音资源

144,792福利资源

21,817软件资源

631,128技术资源

稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

更新日志

2024年10月01日

Python缓存技术实现过程详解

python,缓存,技术

Python MongoDB 插入数据时已存在则不执行，不存在则插入的解决方法

Python获取时间戳代码实例

评论“Python缓存技术实现过程详解”

稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

更新日志

友情链接