【Python】@cache装饰器使用 （依赖cachetools）

介绍

cachetools 是一个 Python 缓存库，可以用于缓存函数的计算结果，以提高程序的性能和响应速度。使用 cachetools 可以避免重复计算、减少网络请求、降低数据库负载等问题，从而提高程序的效率和可靠性。

cachetools 的使用条件是函数的计算结果具有可重复性，即对于相同的输入参数，函数的输出结果始终相同。此外，cachetools 还需要一些额外的配置参数，例如缓存的最大大小、缓存的过期时间等。

使用 cachetools 可以显著提高程序的性能和响应速度，特别是对于计算密集型的函数或需要频繁访问外部资源的函数。通过缓存函数的计算结果，可以避免重复计算和网络请求，从而减少程序的运行时间和资源消耗。此外，cachetools 还提供了多种缓存算法和缓存清理机制，可以根据不同的应用场景进行配置，以达到最优的缓存效果。

使用demo

使用前请先安装：# pip install cachetools

from cachetools import cached, TTLCache
import time

def measure_time(func, *args, **kwargs):
    start_time = time.time()
    result = func(*args, **kwargs)
    end_time = time.time()
    elapsed_time = end_time - start_time
    print(f"Function {func.__name__} took {elapsed_time:.6f} seconds to execute.")
    return result

@cached(cache=TTLCache(maxsize=100, ttl=60))
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
measure_time(fibonacci, 10)
measure_time(fibonacci, 10)
measure_time(fibonacci, 5)
measure_time(fibonacci, 5)
# Function fibonacci took 0.000131 seconds to execute.
# Function fibonacci took 0.000004 seconds to execute.
# 在计算fibonacci(10)的时候也会计算fibonacci(5)
# Function fibonacci took 0.000003 seconds to execute.
# Function fibonacci took 0.000003 seconds to execute.

在 cachetools 库中，maxsize 和 ttl 是用于控制缓存大小和缓存过期时间的参数。

maxsize 表示缓存的最大大小，即缓存中最多可以保存多少个结果。当缓存达到最大大小时，新的结果会覆盖旧的结果。如果不指定 maxsize，则缓存大小不受限制。

ttl 表示缓存的过期时间，即缓存中的结果可以保存多长时间。当结果的存活时间超过 ttl 时，缓存会自动删除该结果。如果不指定 ttl，则缓存中的结果永远不会过期。

具体删除规则如下：

当 TTLCache 中的缓存个数超过 max_size 设定时，会按照以下规则来删除元素：

1. 首先，会删除所有已经过期的缓存元素，即缓存的时间戳 timestamp 小于当前时间戳的元素。
2. 如果缓存中仍然存在超过 max_size 个未过期的元素，那么会按照缓存元素的时间戳 timestamp 从小到大的顺序，删除最早的未过期元素，直到缓存中的元素个数不超过 max_size。

需要注意的是，TTLCache 中的缓存元素是按照时间戳 timestamp 来排序的，而不是按照缓存键的插入顺序来排序的。因此，当缓存个数超过 max_size 设定时，可能会删除一些较新的缓存元素，而保留一些较旧的缓存元素，这取决于缓存元素的时间戳。

TTLCache 是 cachetools 库中提供的一种缓存数据结构，它可以根据 maxsize 和 ttl 参数来控制缓存大小和缓存过期时间。除了 TTLCache，cachetools 还提供了其他几种缓存数据结构，包括：

• LRUCache：基于 LRU（最近最少使用）算法的缓存，可以控制缓存大小。
• LFUCache：基于 LFU（最不经常使用）算法的缓存，可以控制缓存大小。
• RRCache：基于随机替换算法的缓存，可以控制缓存大小。
• TTLRRCache：基于随机替换算法和过期时间的缓存，可以控制缓存大小和缓存过期时间。

这些缓存数据结构都可以通过 cachetools 库来使用，具体使用方式可以参考 cachetools 的官方文档。
下面是使用 LRUCache、LFUCache、RRCache、TTLRRCache 对 fibonacci 函数进行装饰的示例代码：

from cachetools import LRUCache, LFUCache, RRCache, TTLRRCache, cached

# 使用 LRUCache 装饰 fibonacci 函数
@cached(cache=LRUCache(maxsize=100))
def fibonacci_lru(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci_lru(n-1) + fibonacci_lru(n-2)

# 使用 LFUCache 装饰 fibonacci 函数
@cached(cache=LFUCache(maxsize=100))
def fibonacci_lfu(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci_lfu(n-1) + fibonacci_lfu(n-2)

# 使用 RRCache 装饰 fibonacci 函数
@cached(cache=RRCache(maxsize=100))
def fibonacci_rr(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci_rr(n-1) + fibonacci_rr(n-2)

# 使用 TTLRRCache 装饰 fibonacci 函数
@cached(cache=TTLRRCache(maxsize=100, ttl=60))
def fibonacci_ttlrr(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci_ttlrr(n-1) + fibonacci_ttlrr(n-2)

在这个示例中，我们分别使用 LRUCache、LFUCache、RRCache、TTLRRCache 对 fibonacci 函数进行了装饰。这些缓存数据结构都可以通过 cachetools 库来使用，具体使用方式可以参考 cachetools 的官方文档。需要注意的是，不同的缓存数据结构适用于不同的场景，具体选择哪种缓存数据结构需要根据具体的需求来决定。