cachetools

此模块提供了各种 memoizing 集合和装饰器，包括 Python 标准库的 @lru_cache 函数装饰器的变体。

from cachetools import cached, LRUCache, TTLCache

# 使用动态规划加速斐波那契数的计算
@cached(cache={})
def fib(n):
    return n if n < 2 else fib(n - 1) + fib(n - 2)

# 缓存最近最少使用的 Python Enhancement Proposals
@cached(cache=LRUCache(maxsize=32))
def get_pep(num):
    url = 'http://www.python.org/dev/peps/pep-%04d/' % num
    with urllib.request.urlopen(url) as s:
        return s.read()

# 缓存天气数据，时效不超过十分钟
@cached(cache=TTLCache(maxsize=1024, ttl=600))
def get_weather(place):
    return owm.weather_at_place(place).get_weather()

在此模块的上下文中，缓存是一个固定最大尺寸的可变映射。当缓存已满，即添加另一项会超出其最大尺寸时，缓存必须根据合适的缓存算法来选择要丢弃的项。

此模块提供了基于不同缓存算法的多个缓存类，以及用于轻松 memoization 函数和方法调用的装饰器。

安装

cachetools 可从 PyPI 获取，可以通过运行以下命令安装：

pip install cachetools

此包的类型存根由 typeshed 提供，可以通过运行以下命令安装：

pip install types-cachetools

项目资源

许可证

根据 MIT 许可证授权。

cachetools

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