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一段非常簡單代碼
普通調用方式
def console1(a, b):
print("進入函數")
return (a, b)
print(console1(3, 'a'))
print(console1(2, 'b'))
print(console1(3.0, 'a'))
很簡單的一段代碼，傳入兩個參數。然后打印輸出。輸出結果
進入函數 (3, 'a') 進入函數 (2, 'b') 進入函數 (3.0, 'a')
使用某個裝飾器后
接下來我們引入functools模塊的lru_cache，python3自帶模塊。
from functools import lru_cache
@lru_cache()
def console2(a, b):
print("進入函數")
return (a, b)
print(console2(3, 'a'))
print(console2(2, 'b'))
print(console2(3.0, 'a'))
ほら、驚喜來了。
進入函數 (3, 'a') 進入函數 (2, 'b') (3, 'a')
我們發現，少了一次進入函數的打印，這是怎么回事呢？這就是接下來要說的LRU緩存技術了。
我們理解下什么是LRU
LRU (Least Recently Used) 是緩存置換策略中的一種常用的算法。當緩存隊列已滿時，新的元素加入隊列時，需要從現有隊列中移除一個元素，LRU 策略就是將最近最少被訪問的元素移除，從而騰出空間給新的元素。
python中的實現
python3中的functools模塊的lru_cache實現了這個功能，lru_cache裝飾器會記錄以往函數運行的結果，實現了備忘（memoization）功能，避免參數重復時反復調用，達到提高性能的作用，在遞歸函數中作用特別明顯。這是一項優化技術，它把耗時的函數的結果保存起來，避免傳入相同的參數時重復計算。
帶參數的lru_cache
使用方法lru_cache(maxsize=128, typed=False)maxsize可以緩存最多個此函數的調用結果，從而提高程序執行的效率，特別適合于耗時的函數。參數maxsize為最多緩存的次數，如果為None，則無限制，設置為2的n次冪時，性能最佳；如果 typed=True，則不同參數類型的調用將分別緩存，例如 f(3) 和 f(3.0)，默認False來一段綜合代碼：
from functools import lru_cache
def console1(a, b):
print("進入函數")
return (a, b)
@lru_cache()
def console2(a, b):
print("進入函數")
return (a, b)
@lru_cache(maxsize=256, typed=True)
def console3(a, b):
'''
:param a:
:param b:
:return:
'''
print("進入函數")
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'))
同樣的可以用到爬蟲的去重操作上，避免網頁的重復請求。在后期存儲的時候做判斷即可。
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))
輸出
https://www.baidu.com <Response [200]> https://pypi.org/project/pylru/1.0.9/ <Response [200]> <Response [200]>
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持億速云。
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