Python缓存技术实现过程详解
一段非常简单代码
普通调用方式
def console1(a, b):
print("进入函数")
return (a, b)
print(console1(3, 'a'))
print(console1(2, 'b'))
print(console1(3.0, 'a'))
很简单的一段代码，传入两个参数。然后打印输出。输出结果
进入函数 (3, 'a') 进入函数 (2, 'b') 进入函数 (3.0, 'a')
使用某个装饰器后
接下来我们引入functools模块的lru_cache，python3自带模块。
from functools import lru_cache
@lru_cache()
def console2(a, b):
print("进入函数")
return (a, b)
print(console2(3, 'a'))
print(console2(2, 'b'))
print(console2(3.0, 'a'))
ほら、惊喜来了。
进入函数 (3, 'a') 进入函数 (2, 'b') (3, 'a')
我们发现，少了一次进入函数的打印，这是怎么回事呢？这就是接下来要说的LRU缓存技术了。
我们理解下什么是LRU
LRU (Least Recently Used) 是缓存置换策略中的一种常用的算法。当缓存队列已满时，新的元素加入队列时，需要从现有队列中移除一个元素，LRU 策略就是将最近最少被访问的元素移除，从而腾出空间给新的元素。
python中的实现
python3中的functools模块的lru_cache实现了这个功能，lru_cache装饰器会记录以往函数运行的结果，实现了备忘（memoization）功能，避免参数重复时反复调用，达到提高性能的作用，在递归函数中作用特别明显。这是一项优化技术，它把耗时的函数的结果保存起来，避免传入相同的参数时重复计算。
带参数的lru_cache
使用方法lru_cache(maxsize=128, typed=False)maxsize可以缓存最多个此函数的调用结果，从而提高程序执行的效率，特别适合于耗时的函数。参数maxsize为最多缓存的次数，如果为None，则无限制，设置为2的n次幂时，性能最佳；如果 typed=True，则不同参数类型的调用将分别缓存，例如 f(3) 和 f(3.0)，默认False来一段综合代码：
from functools import lru_cache
def console1(a, b):
print("进入函数")
return (a, b)
@lru_cache()
def console2(a, b):
print("进入函数")
return (a, b)
@lru_cache(maxsize=256, typed=True)
def console3(a, b):
'''
:param a:
:param b:
:return:
'''
print("进入函数")
return (a, b)
print(console1(3, 'a'))
print(console1(2, 'b'))
print(console1(3.0, 'a'))
print("*" * 40)
print(console2(3, 'a'))
print(console2(2, 'b'))
print(console2(3.0, 'a'))
print("*" * 40)
print(console3(3, 'a'))
print(console3(2, 'b'))
print(console3(3.0, 'a'))
同样的可以用到爬虫的去重操作上，避免网页的重复请求。在后期存储的时候做判断即可。
from functools import lru_cache
from requests_html import HTMLSession
session=HTMLSession()
@lru_cache()
def get_html(url):
req=session.get(url)
print(url)
return req
urllist=["https://www.baidu.com","https://pypi.org/project/pylru/1.0.9/","https://www.baidu.com"]
if __name__ == '__main__':
for i in urllist:
print(get_html(i))
输出
https://www.baidu.com <Response [200]> https://pypi.org/project/pylru/1.0.9/ <Response [200]> <Response [200]>
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