В Python существует несколько способов временного хранения кэша. Давайте рассмотрим некоторые из них.
1. Использование словаря:
Самый простой способ временного хранения кэша - использовать словарь в Python. Словарь предоставляет структуру данных, позволяющую хранить пары ключ-значение. В качестве ключа можно использовать некоторый уникальный идентификатор, а в качестве значения - нужные вам данные. Например:
cache = {}
def get_data(key):
if key in cache:
return cache[key]
else:
# Логика получения данных или вычислений
data = ...
cache[key] = data
return data
В этом примере, если данные уже присутствуют в кэше, они возвращаются сразу. В противном случае, вы можете выполнить необходимые вычисления или операции для получения данных, а затем сохранить их в кэше перед их возвратом.
2. Использование модуля functools.lru_cache:
В Python существует готовый декоратор lru_cache из модуля functools, который предоставляет кэширование с использованием стратегии "наименее недавно использованный" (Least Recently Used - LRU). Это означает, что при заполнении кэша, наименее активные элементы будут удалены для освобождения места под новые. Пример использования:
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=128) # Максимальный размер кэша - 128 элементов
def get_data(key):
# Логика получения данных или вычислений
data = ...
return data
Декоратор lru_cache автоматически кэширует результаты для каждого уникального вызова функции get_data. Последующие вызовы с теми же аргументами будут извлекать результаты из кэша, что значительно повышает производительность.
3. Использование библиотеки cachetools:
Если вам требуется более продвинутое управление кэшем, вы можете использовать библиотеку cachetools. Она предоставляет различные возможности для кэширования данных, такие как TTL (время жизни), задание максимального размера, автоматическоe удаление и другие.
Пример использования:
from cachetools import cached, TTLCache
cache = TTLCache(maxsize=128, ttl=300) # Максимальный размер кэша - 128 элементов, время жизни - 300 секунд
@cached(cache)
def get_data(key):
# Логика получения данных или вычислений
data = ...
return data
В этом примере используется класс TTLCache для определения кэша с максимальным размером и временем жизни элементов. Декоратор cached применяется к функции get_data для автоматического кэширования и проверки наличия данных в кэше.
В зависимости от ваших требований и условий использования, вы можете выбрать один из этих способов временного хранения кэша в Python.