此博客最初發(fā)布到 Crawlbase 博客
高效、快速的代碼對(duì)于在軟件應(yīng)用程序中創(chuàng)建出色的用戶體驗(yàn)非常重要。用戶不喜歡等待緩慢的響應(yīng)，無論是加載網(wǎng)頁、訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型還是運(yùn)行腳本。加快代碼速度的一種方法是緩存。
緩存的目的是臨時(shí)緩存經(jīng)常使用的數(shù)據(jù)，以便您的程序可以更快地訪問它，而不必多次重新計(jì)算或檢索它。緩存可以加快響應(yīng)時(shí)間、減少負(fù)載并改善用戶體驗(yàn)。
本博客將介紹緩存原理、其作用、用例、策略以及 Python 中緩存的實(shí)際示例。讓我們開始吧！
在 Python 中實(shí)現(xiàn)緩存
在 Python 中可以通過多種方式進(jìn)行緩存。我們來看兩種常見的方法：使用手動(dòng)裝飾器進(jìn)行緩存和Python內(nèi)置的functools.lru_cache。
1. 用于緩存的手動(dòng)裝飾器
裝飾器是一個(gè)包裝另一個(gè)函數(shù)的函數(shù)。我們可以創(chuàng)建一個(gè)緩存裝飾器，將函數(shù)調(diào)用的結(jié)果存儲(chǔ)在內(nèi)存中，并在再次調(diào)用相同的輸入時(shí)返回緩存的結(jié)果。這是一個(gè)例子：
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'))
在此示例中，第一次調(diào)用 get_html 時(shí)，它會(huì)從 URL 獲取數(shù)據(jù)并緩存。在使用相同 URL 的后續(xù)調(diào)用中，將返回緩存的結(jié)果。
- 使用Python的functools.lru_cache
Python 在 functools 模塊中提供了一個(gè)名為 lru_cache 的內(nèi)置緩存機(jī)制。該裝飾器會(huì)緩存函數(shù)調(diào)用，并在緩存已滿時(shí)刪除最近最少使用的項(xiàng)目。使用方法如下：
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=128)
def expensive_computation(x, y):
return x * y
# Example usage
print(expensive_computation(5, 6))
在這個(gè)例子中，lru_cache緩存了expense_computation的結(jié)果。如果使用相同的參數(shù)再次調(diào)用該函數(shù)，它將返回緩存的結(jié)果而不是重新計(jì)算。
緩存策略的性能比較
選擇緩存策略時(shí)，需要考慮它們?cè)诓煌瑮l件下的表現(xiàn)。緩存策略的性能取決于緩存命中數(shù)（當(dāng)在緩存中找到數(shù)據(jù)時(shí)）和緩存的大小。
以下是常見緩存策略的比較：
選擇正確的緩存策略取決于應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)訪問模式和性能需求。
最后的想法
緩存對(duì)于您的應(yīng)用程序非常有用。它可以減少數(shù)據(jù)檢索時(shí)間和系統(tǒng)負(fù)載。無論您是在構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序、機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目還是想要加快系統(tǒng)速度，智能緩存都可以讓您的代碼運(yùn)行得更快。
諸如 FIFO、LRU 和 LFU 之類的緩存方法有不同的用例。例如，LRU 適用于需要保留頻繁訪問的數(shù)據(jù)的 Web 應(yīng)用程序，而 LFU 適用于需要隨時(shí)間存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的程序。
正確實(shí)施緩存將使您設(shè)計(jì)出更快、更高效的應(yīng)用程序，并獲得更好的性能和用戶體驗(yàn)。
以上是Python 緩存：如何通過有效的緩存來加速代碼的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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Python類中的多態(tài)性
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
多態(tài)是Python面向?qū)ο缶幊讨械暮诵母拍睿浮耙环N接口，多種實(shí)現(xiàn)”，允許統(tǒng)一處理不同類型的對(duì)象。1.多態(tài)通過方法重寫實(shí)現(xiàn)，子類可重新定義父類方法，如Animal類的speak()方法在Dog和Cat子類中有不同實(shí)現(xiàn)。2.多態(tài)的實(shí)際用途包括簡化代碼結(jié)構(gòu)、增強(qiáng)可擴(kuò)展性，例如圖形繪制程序中統(tǒng)一調(diào)用draw()方法，或游戲開發(fā)中處理不同角色的共同行為。3.Python實(shí)現(xiàn)多態(tài)需滿足：父類定義方法，子類重寫該方法，但不要求繼承同一父類，只要對(duì)象實(shí)現(xiàn)相同方法即可，這稱為“鴨子類型”。4.注意事項(xiàng)包括保持方
解釋Python發(fā)電機(jī)和迭代器。
Jul 05, 2025 am 02:55 AM
迭代器是實(shí)現(xiàn)__iter__()和__next__()方法的對(duì)象，生成器是簡化版的迭代器，通過yield關(guān)鍵字自動(dòng)實(shí)現(xiàn)這些方法。1.迭代器每次調(diào)用next()返回一個(gè)元素，無更多元素時(shí)拋出StopIteration異常。2.生成器通過函數(shù)定義，使用yield按需生成數(shù)據(jù)，節(jié)省內(nèi)存且支持無限序列。3.處理已有集合時(shí)用迭代器，動(dòng)態(tài)生成大數(shù)據(jù)或需惰性求值時(shí)用生成器，如讀取大文件時(shí)逐行加載。注意：列表等可迭代對(duì)象不是迭代器，迭代器到盡頭后需重新創(chuàng)建，生成器只能遍歷一次。
如何處理Python中的API身份驗(yàn)證
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
處理API認(rèn)證的關(guān)鍵在于理解并正確使用認(rèn)證方式。1.APIKey是最簡單的認(rèn)證方式，通常放在請(qǐng)求頭或URL參數(shù)中；2.BasicAuth使用用戶名和密碼進(jìn)行Base64編碼傳輸，適合內(nèi)部系統(tǒng)；3.OAuth2需先通過client_id和client_secret獲取Token，再在請(qǐng)求頭中帶上BearerToken；4.為應(yīng)對(duì)Token過期，可封裝Token管理類自動(dòng)刷新Token；總之，根據(jù)文檔選擇合適方式，并安全存儲(chǔ)密鑰信息是關(guān)鍵。
如何一次迭代兩個(gè)列表
Jul 09, 2025 am 01:13 AM
在Python中同時(shí)遍歷兩個(gè)列表的常用方法是使用zip()函數(shù)，它會(huì)按順序配對(duì)多個(gè)列表并以最短為準(zhǔn)；若列表長度不一致，可使用itertools.zip_longest()以最長為準(zhǔn)并填充缺失值；結(jié)合enumerate()可同時(shí)獲取索引。1.zip()簡潔實(shí)用，適合成對(duì)數(shù)據(jù)迭代；2.zip_longest()處理不一致長度時(shí)可填充默認(rèn)值；3.enumerate(zip())可在遍歷時(shí)獲取索引，滿足多種復(fù)雜場(chǎng)景需求。
什么是Python迭代器？
Jul 08, 2025 am 02:56 AM
Inpython，IteratorSareObjectSthallowloopingThroughCollectionsByImplementing_iter __（）和__next __（）。1）iteratorsWiaTheIteratorProtocol，使用__ITER __（）toreTurnterateratoratoranteratoratoranteratoratorAnterAnteratoratorant antheittheext__（）
解釋Python斷言。
Jul 07, 2025 am 12:14 AM
Assert是Python用于調(diào)試的斷言工具，當(dāng)條件不滿足時(shí)拋出AssertionError。其語法為assert條件加可選錯(cuò)誤信息，適用于內(nèi)部邏輯驗(yàn)證如參數(shù)檢查、狀態(tài)確認(rèn)等，但不能用于安全或用戶輸入檢查，且應(yīng)配合清晰提示信息使用，僅限開發(fā)階段輔助調(diào)試而非替代異常處理。
什么是Python型提示？
Jul 07, 2025 am 02:55 AM
typeHintsInpyThonsolverbromblemboyofambiguityandPotentialBugSindyNamalytyCodeByallowingDevelopsosteSpecefectifyExpectedTypes.theyenhancereadability，enablellybugdetection，andimprovetool.typehintsupport.typehintsareadsareadsareadsareadsareadsareadsareadsareadsareaddedusidocolon（
Python Fastapi教程
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
要使用Python創(chuàng)建現(xiàn)代高效的API，推薦使用FastAPI；其基于標(biāo)準(zhǔn)Python類型提示，可自動(dòng)生成文檔，性能優(yōu)越。安裝FastAPI和ASGI服務(wù)器uvicorn后，即可編寫接口代碼。通過定義路由、編寫處理函數(shù)并返回?cái)?shù)據(jù)，可以快速構(gòu)建API。FastAPI支持多種HTTP方法，并提供自動(dòng)生成的SwaggerUI和ReDoc文檔系統(tǒng)。URL參數(shù)可通過路徑定義捕獲，查詢參數(shù)則通過函數(shù)參數(shù)設(shè)置默認(rèn)值實(shí)現(xiàn)。合理使用Pydantic模型有助于提升開發(fā)效率和準(zhǔn)確性。
