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cachetools 是一个 Python 库,提供了用于缓存的实用工具,包括各种缓存算法和数据结构,如 LRU(最近最少使用)缓存、TTL(时间到期)缓存等。使用 cachetools 可以轻松地在 Python 应用程序中实现缓存功能,提高性能并减少对重复计算的需求。

以下是一个简单示例代码,演示了如何在 Python 中使用 cachetools 这个库:

首先,你需要安装 cachetools 库。你可以使用 pip 来进行安装:

pip install cachetools

接下来是示例代码:

from cachetools import cached, TTLCache# 创建一个 TTL(时间到期)缓存,设置最大缓存条目数为 3,每个缓存条目的存活时间为 5 秒
cache = TTLCache(maxsize=3, ttl=5)@cached(cache)
def fibonacci(n):if n <= 1:return nelse:return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)# 第一次调用 fibonacci 函数会进行计算
print(fibonacci(5))# 再次调用相同的参数,此时会直接从缓存中获取结果
print(fibonacci(5))# 等待 5 秒后,缓存条目过期
import time
time.sleep(5)# 再次调用 fibonacci 函数,需要重新计算
print(fibonacci(5))

在这段示例代码中,我们首先创建了一个 TTL 缓存对象 cache,设置最大缓存条目数为 3,每个缓存条目的存活时间为 5 秒。然后定义了一个 fibonacci 函数,并使用 @cached(cache) 装饰器将其缓存起来。第一次调用 fibonacci(5) 函数时会进行计算,并将结果缓存起来。再次调用相同参数时,会直接从缓存中获取结果。等待 5 秒后,缓存条目过期,再次调用 fibonacci(5) 函数时需要重新计算。

通过使用 cachetools 的缓存功能,可以有效地减少重复计算,提高应用程序的性能和响应速度。

http://www.ds6.com.cn/news/123487.html

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