python中的实现 python3中的functools模块的lru_cache实现了这个功能 lru_cache查看源码解释：Least-recently-used cache decorator....cache使用场景：1.频繁使用 2.每一次获取代价高 3.一定时间内具有幂等性 4.压力大 5.预热（提前存入cache） ---- lru_cache(maxsize=128, typed=False...2.3 多个装饰器装饰同一函数时的执行顺序 这里从其他地方盗了一段代码来解释一下，如下： def decorator_a(func): print('Get in decorator_a')... 综上所述，python自带的缓存功能使用于稍微小型的单体应用。...优点是可以很方便的根据传入不同的参数缓存对应的结果， 并且可以有效控制缓存的结果数量，在超过设置数量时根据LRU算法淘汰命中次数最少的缓存结果。缺点是没有办法对缓存过期时间进行设置。
2 方法 用python里pandas的函数实现。...#date_range 8 print (e) minutes = len(e) print(minutes) weekday_3() 3 结语 date_range 默认的freq...是'd'就是日期的意思，如果不带参数计算出来就是所有的天数，所有如果要用date_range计算工作日，必须要带freq='b'的参数，其他开始日期和结束日期的格式跟bdate_range一样。...可以用于计算一段时间（不算周末）的工作日。
每隔一段时间(一周到一个月)拿出1到2天来做一个好玩的东西，不求回报，只为快感。 前两天刚买了一本电子书《海子的诗》，晚上读了快一半，好多诗里面都提及了麦子和村庄。...想到可以对海子的所有的诗来个词频分析，顺便做一个词云图片。 用到了python的图片处理PIL，绘图模块matplotlib，科学计算numpy，还有中文分词jieba，词云模块wordcloud。...在做这个的过程中发现了一篇相关内容非常不错的博客，强烈推荐：http://minimaxir.com/2016/05/wordclouds/ 直接贴代码吧，前提是需要把海子的诗保存到txt中 # -*-...，最主要的还是中文乱码处理，从 http://www.eywedu.com/haizi/ 上面爬下来了海子的大部分诗，没有全部爬下来，代码里只对下一页进行了爬取，后来发现有的长诗里面还有目录，本来以为麦子应该占很大的比重...中间花费了很大部分的时间来处理中文乱码问题，历史遗留的ASP网站果然不行，http返回头里都不带content-type字段。
一般用于缓存的内存空间是固定的，当有更多的数据需要缓存的时候，需要将已缓存的部分数据清除后再将新的缓存数据放进去。...需要清除哪些数据，就涉及到了缓存置换的策略，LRU（Least Recently Used，最近最少使用）是很常见的一个，也是 Python 中提供的缓存置换策略。...lru(即least recently used的缩写)，即最近最少使用原则。表明缓存不会无限制增长，一段时间不用的缓存条目会被扔掉，这些有段时间没用到的数据就不是有用数据。...源码分析 看看 Python 内部是怎么实现 lru_cache 的。写作时 Python 最新发行版是 3.9，所以这里使用的是Python 3.9的源码，并且保留了源码中的注释。...第 507 行的条件分支 如果lru_cache的第一个参数是可调用的，直接返回wrapper，也就是把lru_cache当做不带参数的装饰器，这是 Python 3.8 才有的特性，也就是说在 Python
Python缓存器 #1 环境 Python3.7.3 # Python>=3.2 #2 开始 #2.1 什么是缓存器 平时常听说使用redis做缓存,但是redis换缓存存放的是结果数据,从Python...的 3.2 版本开始，引入了一个非常优雅的缓存机器 from functools import lru_cache lru_cache 可以提高程序执行的效率，特别适合于耗时的函数,只需要在需要的函数加上装饰器...2019-05-24 14:21:43 fab(40) print(datetime.datetime.now()) # 2019-05-24 14:22:20 当没有使用缓存时,fab(40)运行的时间大约需要...:24:00.229715 fab(40) print(datetime.datetime.now()) # 2019-05-24 14:24:00.229823 当加上缓存后,执行fab(40)需要的时间不到...被 lru_cache 装饰的函数会有 cache_clear 和 cache_info 两个方法，分别用于清除缓存和查看缓存信息。
我们直接把网上的一段话放上来： 性能——将相应数据存储起来以避免数据的重复创建、处理和传输，可有效提高性能。...所以这一节，我们就来讲一下Python中的缓存，怎么使用Python中的缓存功能，可以为程序提供多高的加速？...lru_cache()是functools中的一个函数，它可以通过应用缓存来降低函数的执行时间。...lru_cache()的语法如下： @lru_cache(maxsize=128, typed=False) 其中，maxsize表示缓存大小，也就是指定保留的元素个数；如果希望缓存区大小不受限制，可将这个参数设置为...，指的是这样一个数列：1、1、2、3、5、8、13、21、34、……在数学上，斐波那契数列以如下被以递推的方法定义：F(0)=0，F(1)=1, F(n)=F(n - 1)+F(n - 2)（n ≥ 2
推荐一个自带很多web的入门练习虚拟机--webug，网上有资源，如果嫌大可以找Johnson。 最近johnson在测试webug上的一个时间盲注的时候，就想着自己写一个脚本。...访问页面是这样的： 提示说传一个type的参数进行 参数变了，页面也会跟着变化，既然是时间注入，就自己手动测试一下。...type=1 and if(substr(database(),1,1)='p',sleep(3),1)的时候，页面会暂停3秒，所以数据库的第一个字母是p，为了锻炼自己，手动写了一个简单的，冗余非常大的脚本.../usr/bin/env python # encoding: utf-8 """ @version: V1.0 @author: johnson @file: bool_time.py @time:...： 代码写的比较随意，只是希望多交流学习
在编写程序时，经常会遇到需要计算某个函数的输出，然后在稍后的代码中多次使用该输出的情况。 如果每次需要计算时都重新运行函数，将浪费大量的计算时间。...2. functools.lru_cache 简介 functools.lru_cache装饰器是Python标准库中的一种缓存工具 3. lru_cache的基本用法 使用functools.lru_cache...只需在要缓存的函数上添加装饰器即可 from functools import lru_cache @lru_cache() def function(arg): # 计算复杂的结果 return...，最不常使用的结果将被清除以腾出空间。...高级用法和选项 typed 参数 默认情况下，lru_cache会将不同类型的参数视为相同的参数。
(console1(2, 'b')) print(console1(3.0, 'a')) 很简单的一段代码，传入两个参数。...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。...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...因为 lru_cache 使用字典存储结果，而且键根据调用时传 入的定位参数和关键字参数创建，所以被 lru_cache 装饰的函数，它 的所有参数都必须是可散列的。...来一段综合代码： from functools import lru_cache def console1(a, b): print("进入函数") return (a, b) @
（这个算法可是面试经常考的哦，有的面试官要求现场手写代码） 现在，我们来看一个 lru_cache 的源代码，其中的英文注释，我已经为你翻译为中文： def lru_cache(maxsize=128,...第一、所谓缓存，用的仍然是内存，为了快速存取，用的就是一个 hash 表，也就是 Python 的字典，都是在内存里的操作。...为了实现缓存（键值对）的淘汰，我们需要对缓存按时间进行排序，这就需要用到链表，链表的头部是最新插入的，尾部是最老插入的，当缓存数量已经达到最大值时，我们删除最久未使用的链尾节点，为了不删除链尾，我们可以使用循环链表...lru_cache 的作用就是把函数的计算机结果保存下来，下次用的时候可以直接从 hash 表中取出，避免重复计算从而提升效率，简单点的，直接在函数中使用个字典就搞定了，复杂点的，请看 lru_cache...另一方面，递归函数慢的一个主要原因就是重复计算。 Python 标准库的源码，是学习编程最有营养的原料，当你有好奇心时，不妨去窥探一下源码，相信你有定会有新的收获。
本文将带您从入门到精通，逐步介绍Python中的缓存使用方法，并提供实例演示。 1....计算结果的获取代价较高，例如涉及网络请求、数据库查询等耗时操作。 计算结果的有效期较长，即结果在一段时间内保持不变。 2....Python中的缓存技术 2.1 使用字典作为缓存 在Python中，最简单的缓存实现方式是使用字典。将计算结果与输入参数作为键值对存储在字典中，以便后续使用。...标准库functools中的lru_cache装饰器提供了LRU（Least Recently Used）缓存的实现。...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： 固定过期时间：为所有缓存结果设置相同的固定过期时间。
但是，这个算法仍然存在一定的问题，那就是一旦某个数据在短时间被大量访问，此后即便很长时间没有任何访问，该数据仍然凭借其巨大的访问次数数值而不被淘汰。 2.3....关于 python 的闭包与装饰器，参考此前的文章： python 的闭包特性 python 中的装饰器及其原理 3.1....root 后相邻节点的清除，cache[key] 赋值为插入节点，删除 cache 中被移除节点 下图展示了缓冲命中与缓存淘汰两种场景下的算法执行过程： 4....利用 lru_cache 优化方法执行 此前我们曾经提到，由于 python 没有尾递归优化，递归执行算法效率是很低的。 在此前的文章中，针对这一情况，我们自行实现了简易的尾递归优化。...25 次递归调用变成了只有 7 次递归调用，执行时间上的优化效果也是相当明显。
摄影：产品经理 下厨：kingname 在一日一技：实现函数调用结果的 LRU 缓存一文中，我们提到Python自带的LRU缓存lru_cache。通过这个装饰器可以非常轻松地实现缓存。...不过今天我们要讲的是另一个更有创意的办法，使用lru_cache来实现。 对于这个例子来说，lru_cache的maxsize参数只需要设置为1，因为只需要存放1份对应关系即可。...我们知道，在使用lru_cache时，如果调用同一个函数，并且传入的参数相同，那么从第二次开始就会使用缓存。现在我们如何让时间在每10分钟内相同呢？...当时间超过10分钟后，时间戳除以600的值增加了，于是缓存没有命中，进入查询MongoDB的过程，更新id_name_map。实现了有过期时间的LRU缓存。...补充：可能有同学注意到定义read_id_name_map函数的时候，参数我写的是下划线。这是Python 编码规范中建议的一种写法。当一个变量不会被使用，但又需要保留时，就可以用下划线表示。
@lru_cache 使用缓存技巧加速 Python 函数的最简单方法是使用 @lru_cache 装饰器。 这个装饰器可以用来缓存一个函数的结果，这样后续调用相同参数的函数就不会再执行了。...@total_ordering functools 模块中的 @total_ordering 装饰器用于根据定义的方法为 Python 类生成缺少的比较方法。...它们用于保护您的数据不被直接和意外地访问或修改。不同的 OOP 语言有不同的机制来定义 getter 和 setter。在 Python 中，我们可以简单地使用 @property 装饰器。...静态方法：未绑定到实例或类的方法。 实例方法可以定义为普通的 Python 函数，只要它的第一个参数是 self。但是，要定义一个类方法，我们需要使用@classmethod 装饰器。...因此，它可以为我们节省大量编写这些基本方法的时间。如果一个类主要用于存储数据，那么@dataclass 装饰器是最好的选择。 为了演示，下面的示例只定义了一个名为 Point 的类的两个数据字段。
大家好，今天为大家分享一个超强的 Python 库 - diskcache。...特性 速度快：通过有效的索引策略和数据存储优化，实现高速数据访问。 易于使用：提供了简洁的API，易于集成和使用。 灵活的数据持久化：支持多种数据持久化方式，包括自定义过期时间、LRU清理策略等。...DiskCache支持设置带有过期时间的缓存项，使得数据可以在指定时间后自动失效。...# 设置缓存项，其中expire参数指定过期时间（单位：秒） cache.set('key3', 'value3', expire=10) # 等待一段时间后尝试获取 import time time.sleep...# 自定义缓存配置 cache = Cache('/tmp/mycache', eviction_policy='least-recently-stored', cull_limit=10) 总结 Python
@lru_cache：利用缓存提速程序 使用@lru_cache装饰器是提速Python函数最简易的方法。...用@lru_cache装饰器来对它进行提速： 正如上述代码所示，使用@lru_cache装饰器后，可以在0.00002990秒内得到相同的结果，比先前的0.18129450秒快了不少。...该装饰器的好处显而易见： 可以使代码更干净，节省时间，因为无需编写全部比较方法。 一些旧的类可能未充分定义比较方法，将@total_ordering装饰器添加到其中之后，后续的使用更加安全。 3....@classmethod:定义新的Python类方法 Python类中有三种方法类型： Instance methods（实例方法）：绑定一个实例的方法，利用这种方法可以访问和修改实例数据。...可以将实例方法定义成普通的Python函数，它的第一个参数是自身；如果需要定义一个类方法，则需要使用@classmethod装饰器。
wiki/Cache_algorithms#Least_Recently_Used File: ~/.local/share/virtualenvs/notebook-yiSh32rr/lib/python3.6.../functools.py Type: function 可以看出lru_cache使用了LRU算法，在maxsize大小的空间内缓存函数的结果，值得一提的事函数的参数是要可以哈希的，接下来我们利用...lru_cache改进我们的递归算法，非常的简单。...我们可以比较一下这几种方案的效率。 JupyterLab(8).png 可见使用lru_cache的效率是最高的，直接递归的效率低的惊人，毕竟是指数级别的时间复杂度。...lru_cache比起成熟的缓存系统还有些不足之处，比如它不能设置缓存的时间，只能等到空间占满后再利用LRU算法淘汰出空间出来，并且不能自定义淘汰算法，但在简单的场景中很适合使用，就像本文的例子中写出简单直接的递归算法而不用担心其效率
我最喜欢Python的原因之一就是它的语法的简洁和美丽与它的哲学的美丽和简单性并行不悖。...我发现functools.lru_cache是一个很好的例子。lru_cache装饰器是Python标准库实现的易于使用的记忆功能。...一旦你认识到什么时候使用lru_cache，你只需几行代码就可以快速加快你的应用程序。 我们再来看看我们的斐波那契数列示例。...不同的是，在这个例子中，我在函数定义的时候使用了@lru_cache装饰器。这意味着这次递归调用fibonacci()也在缓存中查找。...例如，它提供了一个方便的功能，允许您使用cache_info方法检索缓存统计信息： 再一次，正如你在CacheInfo输出中看到的那样，Python的lru_cache()记住了递归调用fibonacci
在这一段时间中，很多优秀开源项目与库已经停止了对 2.7 的支持。...所有的示例都是在 Python 3.7 的环境下编写的，每个特性示例都给出了其正常工作所需的最低的 Python 版本。...Python 3 将 LRU（最近最少使用算法）缓存作为一个名为「lru_cache」的装饰器，使得对缓存的使用非常简单。...通过这种优化，我们将执行时间从几秒降低到了几纳秒。...from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=512) def fib_memoization(number: int) -> int:
Settings 会有用，而不是让全局对象拥有可随处使用的 Settings 在测试期间会有用，因为使用自定义 Settings 覆盖依赖项非常容易 config.py from pydantic import...@lru_cache 如果加上了 @lru_cache 那么 get_settings 只会在第一次调用的时候执行一次，然后 Settings 对象也只会创建一次，.env 文件也只会读取一次 from...get_settings() 的任何后续调用，它不会执行 get_settings() 的内部代码并创建新的 Settings 对象，而是返回与第一次调用时返回的相同对象 lru_cache 技术细节...@lru_cache() 修改它修饰的函数返回与第一次返回相同的值，而不是再次执行函数内部代码 因此，它下面的函数将针对每个参数组合执行一次 然后，每当使用完全相同的参数组合调用函数时，每个参数组合返回相同的值将一次又一次地使用...() 是 functools 的一部分，它是 Python 标准库的一部分 使用 @lru_cache() 可以避免为每个请求一次又一次地读取 .env 文件，同时可以在测试期间覆盖它的值 有参数的函数的栗子
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