このブログは當(dāng)初、Crawlbase Blog に投稿されました
ソフトウェア アプリケーションで優(yōu)れたユーザー エクスペリエンスを作成するには、効率的で高速なコードが重要です。ユーザーは、Web ページの読み込み、機械學(xué)習(xí)モデルのトレーニング、スクリプトの実行など、遅い応答を待つことを好みません。コードを高速化する 1 つの方法はキャッシュです。
キャッシュの目的は、頻繁に使用されるデータを一時的にキャッシュして、何度も再計算したり取得したりすることなく、プログラムがより迅速にデータにアクセスできるようにすることです。キャッシュにより、応答時間が短縮され、負荷が軽減され、ユーザー エクスペリエンスが向上します。
このブログでは、キャッシュの原則、その役割、ユースケース、戦略、Python でのキャッシュの実例について説明します。始めましょう!
Python でのキャッシュの実裝
Python では複數(shù)の方法でキャッシュを?qū)g行できます。 2 つの一般的な方法を見てみましょう。キャッシュ用の手動デコレータを使用する方法と、Python の組み込み functools.lru_cache.
を使用する方法です。1. キャッシュ用の手動デコレーター
デコレーターは、別の関數(shù)をラップする関數(shù)です。関數(shù)呼び出しの結(jié)果をメモリに保存し、同じ入力が再度呼び出された場合にキャッシュされた結(jié)果を返すキャッシュ デコレータを作成できます。以下に例を示します:
import requests
# Manual caching decorator
def memoize(func):
cache = {}
def wrapper(*args):
if args in cache:
return cache[args]
result = func(*args)
cache[args] = result
return result
return wrapper
# Function to get data from a URL
@memoize
def get_html(url):
response = requests.get(url)
return response.text
# Example usage
print(get_html('https://crawlbase.com'))
この例では、初めて get_html が呼び出されたときに、URL からデータをフェッチし、キャッシュします。同じ URL を使用した後続の呼び出しでは、キャッシュされた結(jié)果が返されます。
- Python の functools.lru_cache の使用
Python は、functools モジュールから lru_cache と呼ばれる組み込みのキャッシュ メカニズムを提供します。このデコレーターは関數(shù)呼び出しをキャッシュし、キャッシュがいっぱいになると最も最近使用されていない項目を削除します。使用方法は次のとおりです:
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=128)
def expensive_computation(x, y):
return x * y
# Example usage
print(expensive_computation(5, 6))
この例では、lru_cache はPrice_computation の結(jié)果をキャッシュします。同じ引數(shù)を使用して関數(shù)が再度呼び出された場合、再計算ではなくキャッシュされた結(jié)果が返されます。
キャッシュ戦略のパフォーマンスの比較
キャッシュ戦略を選択するときは、さまざまな條件下でキャッシュ戦略がどのように実行されるかを考慮する必要があります。キャッシュ戦略のパフォーマンスは、キャッシュ ヒット數(shù) (キャッシュ內(nèi)でデータが見つかった場合) とキャッシュのサイズによって異なります。
一般的なキャッシュ戦略の比較は次のとおりです:
適切なキャッシュ戦略の選択は、アプリケーションのデータ アクセス パターンとパフォーマンスのニーズによって異なります。
最終的な考え
キャッシュはアプリにとって非常に役立ちます。データの取得時間とシステム負荷を軽減できます。 Web アプリや機械學(xué)習(xí)プロジェクトを構(gòu)築している場合でも、システムを高速化したい場合でも、スマート キャッシュによりコードの実行を高速化できます。
FIFO、LRU、LFU などのキャッシュ方法にはさまざまな使用例があります。たとえば、LRU は頻繁にアクセスされるデータを保持する必要がある Web アプリに適しており、LFU は長期にわたってデータを保存する必要があるプログラムに適しています。
キャッシュを正しく実裝すると、より高速で効率的なアプリを設(shè)計でき、パフォーマンスとユーザー エクスペリエンスが向上します。
以上がPython キャッシュ: 効果的なキャッシュでコードを高速化する方法の詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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Pythonクラスの多型
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
Pythonオブジェクト指向プログラミングのコアコンセプトであるPythonは、「1つのインターフェイス、複數(shù)の実裝」を指し、異なるタイプのオブジェクトの統(tǒng)一処理を可能にします。 1。多型は、メソッドの書き換えを通じて実裝されます。サブクラスは、親クラスの方法を再定義できます。たとえば、Animal ClassのSOCK（）方法は、犬と貓のサブクラスに異なる実裝を持っています。 2.多型の実用的な用途には、グラフィカルドローイングプログラムでdraw（）メソッドを均一に呼び出すなど、コード構(gòu)造を簡素化し、スケーラビリティを向上させる、ゲーム開発における異なる文字の共通の動作の処理などが含まれます。 3. Pythonの実裝多型を満たす必要があります：親クラスはメソッドを定義し、子クラスはメソッドを上書きしますが、同じ親クラスの継承は必要ありません。オブジェクトが同じ方法を?qū)g裝する限り、これは「アヒル型」と呼ばれます。 4.注意すべきことには、メンテナンスが含まれます
Pythonジェネレーターと反復(fù)器を説明します。
Jul 05, 2025 am 02:55 AM
イテレータは、__iter __（）および__next __（）メソッドを?qū)g裝するオブジェクトです。ジェネレーターは、単純化されたバージョンのイテレーターです。これは、収量キーワードを介してこれらのメソッドを自動的に実裝しています。 1. Iteratorは、次の（）を呼び出すたびに要素を返し、要素がなくなると停止例外をスローします。 2。ジェネレーターは関數(shù)定義を使用して、オンデマンドでデータを生成し、メモリを保存し、無限シーケンスをサポートします。 3。既存のセットを処理するときに反復(fù)器を使用すると、大きなファイルを読み取るときに行ごとにロードするなど、ビッグデータや怠zyな評価を動的に生成するときにジェネレーターを使用します。注：リストなどの反復(fù)オブジェクトは反復(fù)因子ではありません。イテレーターがその端に達した後、それらは再作成する必要があり、発電機はそれを一度しか通過できません。
PythonでAPI認証を処理する方法
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
API認証を扱うための鍵は、認証方法を正しく理解して使用することです。 1。Apikeyは、通常、リクエストヘッダーまたはURLパラメーターに配置されている最も単純な認証方法です。 2。BasicAuthは、內(nèi)部システムに適したBase64エンコード送信にユーザー名とパスワードを使用します。 3。OAUTH2は、最初にclient_idとclient_secretを介してトークンを取得し、次にリクエストヘッダーにbearertokenを持ち込む必要があります。 4。トークンの有効期限に対処するために、トークン管理クラスをカプセル化し、トークンを自動的に更新できます。要するに、文書に従って適切な方法を選択し、重要な情報を安全に保存することが重要です。
一度に2つのリストを繰り返す方法Python
Jul 09, 2025 am 01:13 AM
Pythonで2つのリストを同時にトラバースする一般的な方法は、Zip（）関數(shù)を使用することです。これは、複數(shù)のリストを順番にペアリングし、最短になります。リストの長さが一貫していない場合は、itertools.zip_longest（）を使用して最長になり、欠損値を入力できます。 enumerate（）と組み合わせて、同時にインデックスを取得できます。 1.Zip（）は簡潔で実用的で、ペアのデータ反復(fù)に適しています。 2.zip_longest（）は、一貫性のない長さを扱うときにデフォルト値を入力できます。 3. Enumerate（Zip（））は、トラバーサル中にインデックスを取得し、さまざまな複雑なシナリオのニーズを満たすことができます。
Pythonタイプのヒントとは何ですか？
Jul 07, 2025 am 02:55 AM
タイプヒントシンパソコンの問題と、ポテンシャルを使用して、dynamivitytedcodedededevelowingdeexpecifeedtypes.theyenhanceReadeadability、inableearlybugdetection、およびrequrovetoolingsusingsupport.typehintsareadddeduneadddedusingolon（:)
Python Iteratorsとは何ですか？
Jul 08, 2025 am 02:56 AM
inpython、iteratoratorSareObjectsthatallopingthroughcollectionsbyimplementing __（）and__next __（）
Pythonの主張を説明します。
Jul 07, 2025 am 12:14 AM
Assertは、Pythonでデバッグに使用されるアサーションツールであり、條件が満たされないときにアサーションエラーを投げます。その構(gòu)文は、アサート條件とオプションのエラー情報であり、パラメーターチェック、ステータス確認などの內(nèi)部ロジック検証に適していますが、セキュリティまたはユーザーの入力チェックには使用できず、明確な迅速な情報と組み合わせて使用??する必要があります。例外処理を置き換えるのではなく、開発段階での補助デバッグにのみ利用できます。
Python Fastapiチュートリアル
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
Pythonを使用して最新の効率的なAPIを作成するには、Fastapiをお勧めします。標(biāo)準(zhǔn)のPythonタイプのプロンプトに基づいており、優(yōu)れたパフォーマンスでドキュメントを自動的に生成できます。 FastAPIおよびASGIサーバーUVICORNをインストールした後、インターフェイスコードを記述できます。ルートを定義し、処理機能を作成し、データを返すことにより、APIをすばやく構(gòu)築できます。 Fastapiは、さまざまなHTTPメソッドをサポートし、自動的に生成されたSwaggeruiおよびRedocドキュメントシステムを提供します。 URLパラメーターはパス定義を介してキャプチャできますが、クエリパラメーターは、関數(shù)パラメーターのデフォルト値を設(shè)定することで実裝できます。 Pydanticモデルの合理的な使用は、開発の効率と精度を改善するのに役立ちます。
