Python 中實現緩存的三種方式
作者：老貓coder
緩存是一種優化技術，可以顯著提升程序的性能和響應速度，特別是在需要頻繁訪問相同數據或進行昂貴計算的場景下。
在Python中實現緩存可以通過多種方式來提高程序的性能和效率。緩存的基本思想是將計算結果存儲起來，以便后續相同輸入時能夠快速返回結果，而不必重新計算。下面我們將介紹幾種常見的緩存實現方法。
1. 使用函數裝飾器
函數裝飾器是一種方便的方式來實現緩存，特別是對于函數的調用結果進行緩存。Python的標準庫functools提供了lru_cache裝飾器，它使用最近最少使用算法（LRU）來緩存函數的調用結果。
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None) # maxsize=None表示緩存不限大小，根據LRU算法進行管理
def fibonacci(n):
if n < 2:
return n
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
# 第一次調用會計算并緩存結果
print(fibonacci(10)) # 輸出: 55
# 第二次調用時直接從緩存中獲取結果，而不重新計算
print(fibonacci(10)) # 輸出: 552. 使用字典實現手動緩存
除了使用裝飾器，你還可以手動使用字典來實現緩存功能。這種方法適用于需要更多自定義控制的情況。
cache = {}
def factorial(n):
if n in cache:
return cache[n]
elif n == 0:
return 1
else:
result = n * factorial(n-1)
cache[n] = result # 將計算結果存入緩存
return result
# 第一次調用會計算并緩存結果
print(factorial(5)) # 輸出: 120
# 第二次調用時直接從緩存中獲取結果，而不重新計算
print(factorial(5)) # 輸出: 1203. 使用第三方庫
如果需要更高級的緩存功能或者是需要將緩存結果保存在外部存儲中（如文件或數據庫），可以考慮使用第三方庫，例如cachetools或redis。
使用cachetools示例：
from cachetools import cached, TTLCache
cache = TTLCache(maxsize=100, ttl=300) # 設置最大緩存條目數和緩存超時時間（秒）
@cached(cache)
def expensive_operation(x, y):
# 計算復雜的操作
return x * y
# 第一次調用會計算并緩存結果
print(expensive_operation(2, 3)) # 輸出: 6
# 第二次調用時直接從緩存中獲取結果，而不重新計算
print(expensive_operation(2, 3)) # 輸出: 6總結
緩存是一種優化技術，可以顯著提升程序的性能和響應速度，特別是在需要頻繁訪問相同數據或進行昂貴計算的場景下。在選擇緩存實現方法時，可以根據具體的需求和場景來決定使用函數裝飾器、手動字典緩存還是第三方庫。
責任編輯：趙寧寧
來源：
老貓coder
