pembangunan bahagian belakang
Tutorial Python
Cache Python: Cara Mempercepatkan Kod Anda dengan Caching Berkesan
Cache Python: Cara Mempercepatkan Kod Anda dengan Caching Berkesan
Dec 16, 2024 am 02:32 AM
Blog ini pada mulanya disiarkan ke Crawlbase Blog
Kod yang cekap dan pantas adalah penting untuk mencipta pengalaman pengguna yang hebat dalam aplikasi perisian. Pengguna tidak suka menunggu respons yang perlahan, sama ada memuatkan halaman web, melatih model pembelajaran mesin atau menjalankan skrip. Satu cara untuk mempercepatkan kod anda ialah menyimpan cache.
Tujuan caching adalah untuk membuat cache sementara data yang kerap digunakan supaya program anda boleh mengaksesnya dengan lebih pantas tanpa perlu mengira semula atau mendapatkannya beberapa kali. Caching boleh mempercepatkan masa tindak balas, mengurangkan beban dan meningkatkan pengalaman pengguna.
Blog ini akan merangkumi prinsip caching, peranannya, kes penggunaan, strategi dan contoh dunia nyata caching dalam Python. Mari mulakan!
Melaksanakan Caching dalam Python
Caching boleh dilakukan dalam Python dalam pelbagai cara. Mari lihat dua kaedah biasa: menggunakan penghias manual untuk caching dan functools.lru_cache terbina dalam Python.
1. Penghias Manual untuk Caching
Penghias ialah fungsi yang membungkus fungsi lain. Kita boleh mencipta penghias caching yang menyimpan hasil panggilan fungsi dalam memori dan mengembalikan hasil cache jika input yang sama dipanggil semula. Berikut ialah contoh:
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'))
Dalam contoh ini, kali pertama get_html dipanggil, ia mengambil data daripada URL dan menyimpannya dalam cache. Pada panggilan berikutnya dengan URL yang sama, hasil cache dikembalikan.
- Menggunakan functools.lru_cache Python
Python menyediakan mekanisme caching terbina dalam yang dipanggil lru_cache daripada modul functools. Penghias ini menyimpan panggilan fungsi dan mengalih keluar item yang paling kurang digunakan baru-baru ini apabila cache penuh. Begini cara menggunakannya:
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=128)
def expensive_computation(x, y):
return x * y
# Example usage
print(expensive_computation(5, 6))
Dalam contoh ini, lru_cache menyimpan cache hasil pengiraan_mahal. Jika fungsi dipanggil semula dengan hujah yang sama, ia mengembalikan hasil cache dan bukannya mengira semula.
Perbandingan Prestasi Strategi Caching
Apabila memilih strategi caching, anda perlu mempertimbangkan prestasinya dalam keadaan yang berbeza. Prestasi strategi caching bergantung pada bilangan capan cache (apabila data ditemui dalam cache) dan saiz cache.
Berikut ialah perbandingan strategi caching biasa:
Memilih strategi caching yang betul bergantung pada corak akses data dan keperluan prestasi aplikasi anda.
Fikiran Akhir
Caching boleh menjadi sangat berguna untuk apl anda. Ia boleh mengurangkan masa pengambilan data dan beban sistem. Sama ada anda sedang membina apl web, projek pembelajaran mesin atau ingin mempercepatkan sistem anda, caching pintar boleh menjadikan kod anda berjalan lebih pantas.
Kaedah caching seperti FIFO, LRU dan LFU mempunyai kes penggunaan yang berbeza. Contohnya, LRU bagus untuk apl web yang perlu menyimpan data yang kerap diakses, manakala LFU bagus untuk program yang perlu menyimpan data dari semasa ke semasa.
Melaksanakan caching dengan betul akan membolehkan anda mereka bentuk apl yang lebih pantas dan cekap serta memperoleh prestasi dan pengalaman pengguna yang lebih baik.
Atas ialah kandungan terperinci Cache Python: Cara Mempercepatkan Kod Anda dengan Caching Berkesan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Polimorfisme dalam kelas python
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan
Terangkan penjana python dan iterators.
Jul 05, 2025 am 02:55 AM
Iterator adalah objek yang melaksanakan kaedah __iter __ () dan __Next __ (). Penjana adalah versi Iterator yang dipermudahkan, yang secara automatik melaksanakan kaedah ini melalui kata kunci hasil. 1. Iterator mengembalikan elemen setiap kali dia memanggil seterusnya () dan melemparkan pengecualian berhenti apabila tidak ada lagi elemen. 2. Penjana menggunakan definisi fungsi untuk menghasilkan data atas permintaan, menjimatkan memori dan menyokong urutan tak terhingga. 3. Menggunakan Iterator apabila memproses set sedia ada, gunakan penjana apabila menghasilkan data besar secara dinamik atau penilaian malas, seperti garis pemuatan mengikut baris apabila membaca fail besar. NOTA: Objek yang boleh diperolehi seperti senarai bukanlah pengaliran. Mereka perlu dicipta semula selepas pemalar itu sampai ke penghujungnya, dan penjana hanya boleh melintasi sekali.
Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.
Cara Menghidupkan Dua Senarai Sekali Python
Jul 09, 2025 am 01:13 AM
Kaedah yang sama untuk melintasi dua senarai secara serentak dalam Python adalah menggunakan fungsi zip (), yang akan memasangkan beberapa senarai dalam rangka dan menjadi yang paling singkat; Jika panjang senarai tidak konsisten, anda boleh menggunakan itertools.zip_longest () untuk menjadi yang paling lama dan mengisi nilai yang hilang; Digabungkan dengan penghitungan (), anda boleh mendapatkan indeks pada masa yang sama. 1.Zip () adalah ringkas dan praktikal, sesuai untuk lelaran data berpasangan; 2.zip_longest () boleh mengisi nilai lalai apabila berurusan dengan panjang yang tidak konsisten; 3.enumerate (zip ()) boleh mendapatkan indeks semasa traversal, memenuhi keperluan pelbagai senario kompleks.
Apakah Iterator Python?
Jul 08, 2025 am 02:56 AM
Inpython, iteratorsareObjectsThatallowLoopingthroughCollectionsByImplementing__iter __ () dan__Next __ ()
Terangkan pernyataan Python.
Jul 07, 2025 am 12:14 AM
Menegaskan adalah alat pernyataan yang digunakan dalam Python untuk menyahpepijat, dan melemparkan pernyataan apabila keadaan tidak dipenuhi. Sintaksnya adalah menegaskan keadaan ditambah maklumat ralat pilihan, yang sesuai untuk pengesahan logik dalaman seperti pemeriksaan parameter, pengesahan status, dan lain -lain, tetapi tidak boleh digunakan untuk pemeriksaan input keselamatan atau pengguna, dan harus digunakan bersamaan dengan maklumat yang jelas. Ia hanya tersedia untuk debugging tambahan dalam peringkat pembangunan dan bukannya menggantikan pengendalian pengecualian.
Apakah petunjuk jenis python?
Jul 07, 2025 am 02:55 AM
TypehintsinpythonsolvetheproblemofambiguityandpotentialbugsindynamiciallytypodeByallowingDeveloperStospecifyExpectedTypes.theyenhancereadability, enablearlybugdetection, andimprovetoLiaSareAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeSareadDeSareadDeSareadDeSareadDeSaread
Tutorial Python Fastapi
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.
