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Python 如何手动编写一个自己的LRU缓存装饰器的方法实现

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下面是Python手动编写一个LRU缓存装饰器的方法实现的攻略。

什么是LRU缓存

LRU（Least Recently Used）是最近最少使用算法的缩写，它是一种关于缓存淘汰的算法，用于保留最常访问的项目，而且根据最近最少使用的规则来删除旧的数据。

实现原理

  • 将缓存数据存储到 OrderedDict 中。
  • 每次访问键值对时，将它从原来的位置删除，并重新插入到 OrderedDict 的尾部位置。
  • 当缓存数据超过限定值时，删除 OrderedDict 的头部元素。

实现方式

在 Python 中，我们可以自己编写一个 LRU 缓存的装饰器实现，其中包含以下几个步骤：

  • 定义缓存大小和缓存存储结构：引入 OrderedDict 数据结构，以及封装一个 LRU 类实现缓存的大小限制。
  • 定义缓存的装饰器：利用 functools 的 wraps 装饰器包装函数执行结果，缓存函数执行结果到 LRU 缓存实例中。

下面是一个示例代码：

from collections import OrderedDict
from functools import wraps

class LRU:
    def __init__(self, maxsize=128):
        self.maxsize = maxsize
        self.cache = OrderedDict()

    def __getitem__(self, key):
        value = self.cache.pop(key)
        self.cache[key] = value
        return value

    def __setitem__(self, key, value):
        if len(self.cache) >= self.maxsize:
            self.cache.popitem(last=False)
        self.cache[key] = value


def lru_cache(maxsize=128):
    cache = LRU(maxsize=maxsize)

    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            key = str(args) + str(kwargs)
            try:
                result = cache[key]
                print('Retrieve from cache')
            except KeyError:
                result = func(*args, **kwargs)
                cache[key] = result
                print('Not in cache, calculate now')
            return result

        return wrapper

    return decorator

在上述代码中，我们定义了一个 LRU 类，它使用 OrderedDict 来存储缓存数据，并且通过重载 getitem 和 setitem 方法实现了 LRU 算法的核心功能。

我们还定义了一个 lru_cache 装饰器，它接收一个整数值 maxsize 作为限制缓存的大小，并返回一个实际的装饰器 decorator。

decorator 装饰器实现缓存结果，并且通过 wraps 装饰器保留了原函数的元信息，比如函数名和文档。

我们可以使用这个装饰器来装饰我们的函数，比如这个计算斐波那契数列的递归函数：

@lru_cache(maxsize=128)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n - 1) + fib(n - 2)

另外一个示例是使用 LRU 缓存优化数据清洗程序：

@lru_cache(maxsize=1024)
def clean_data(data: List[str]) -> List[str]:
    result = []
    for item in data:
        if item and len(item) > 3:
            item = item.title().strip()
            result.append(item)
    return result

这里，我们使用 LRU 缓存装饰器来缓存数据清洗程序的结果，以减少重复计算和减小程序时间复杂度。

总结

Python 中手动编写一个 LRU 缓存装饰器的方法实现，可以大幅度提高程序的运行效率和响应速度。这里，我们使用 OrderedDict 数据结构和装饰器模式实现了一个 LRU 缓存装饰器。通过定义缓存大小和限制缓存的存储结构，我们可以轻松地应用 LRU 缓存算法到多种计算场景中。

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