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python cachetools 快速入门

article 2024/11/13 19:05:22

Python cachetools 快速入门

cachetools 是一个Python库，它提供了多种缓存策略，包括最近最少使用（LRU）、最少使用频率（LFU）、时间到期（TTL）等。以下是如何快速入门使用cachetools：

1. 安装cachetools

首先，你需要通过pip安装cachetools：

pip install cachetools

2. 创建缓存

cachetools支持多种缓存策略，以下是一些常用的缓存创建方式：

LRU缓存（最近最少使用）：

from cachetools import LRUCache
lru_cache = LRUCache(maxsize=100)

TTL缓存（时间到期）：

from cachetools import TTLCache
ttl_cache = TTLCache(maxsize=100, ttl=60)  # ttl单位为秒

LFU缓存（最少使用频率）：

from cachetools import LFUCache
lfu_cache = LFUCache(maxsize=100)

3. 缓存操作

缓存对象支持类似字典的操作，例如添加、获取、删除和更新缓存项：

# 添加缓存项
lru_cache["key"] = "value"

# 获取缓存项
value = lru_cache.get("key", "default_value")

# 删除缓存项
if "key" in lru_cache:
    del lru_cache["key"]

# 更新缓存项
lru_cache["key"] = "new_value"

4. 设置数据生存时间（TTL）

cachetools支持为缓存项设置生存时间（TTL），当缓存项的生存时间到期后，该项将被自动移除：

import cachetools
import time

# 创建一个带TTL的缓存对象
ttl_cache = cachetools.TTLCache(maxsize=100, ttl=60)
ttl_cache["key"] = "value"
time.sleep(61)  # 等待缓存过期
value = ttl_cache.get("key", "default_value")  # 尝试获取过期的缓存项

5. 自定义缓存策略

cachetools允许自定义缓存策略，通过继承cachetools.Cache类并实现相应的方法：

import cachetools

class SizeLimitedCache(cachetools.Cache):
    def __init__(self, maxsize):
        super().__init__(maxsize=maxsize)
    def __getitem__(self, key, cache_getitem=dict.__getitem__):
        return cache_getitem(self, key)
    def __setitem__(self, key, value, cache_setitem=dict.__setitem__):
        if len(self) >= self.maxsize:
            self.popitem(last=False)  # 删除第一个缓存项
        cache_setitem(self, key, value)

custom_cache = SizeLimitedCache(maxsize=100)

6. 缓存装饰器

cachetools提供了缓存装饰器，可以方便地将缓存应用于函数或方法：

import cachetools

@cachetools.func.ttl_cache(maxsize=100, ttl=60)
def get_data_from_api(api_url, params):
    # 模拟API请求
    return "data"

data = get_data_from_api("https://api.example.com/data", {"param1": "value1"})