Python 如何手动编写一个自己的LRU缓存装饰器的方法实现

Python 如何手动编写一个自己的LRU缓存装饰器的方法实现

LRU缓存算法,指的是近期最少使用算法,大体逻辑就是淘汰最长时间没有用的那个缓存,这里我们使用有序字典,来实现自己的LRU缓存算法,并将其包装成一个装饰器。

1、首先创建一个my_cache.py文件 编写自己我们自己的LRU缓存算法,代码如下:

import time
from collections import OrderedDict
 
"""
基于LRU,近期最少用缓存算法写的装饰器。
"""
 
 
class LRUCacheDict:
    def __init__(self, max_size=1024, expiration=60):
        self.max_size = max_size
        self.expiration = expiration
 
        self._cache = {}
        self._access_records = OrderedDict()  # 记录访问时间
        self._expire_records = OrderedDict()  # 记录失效时间
 
    def __setitem__(self, key, value):  # 设置缓存
        now = int(time.time())
        self.__delete__(key)  # 删除原有使用该Key的所有缓存
 
        self._cache[key] = value
        self._access_records = now  # 设置访问时间
        self._expire_records = now + self.expiration  # 设置过期时间
        self.cleanup()
 
    def __getitem__(self, key):  # 更新缓存
        now = int(time.time())
        del self._access_records[key]  # 删除原有的访问时按
        self._access_records[key] = now
        self.cleanup()
 
    def __contains__(self, key):  # 这个是字典默认调用key的方法
        self.cleanup()
        return key in self._cache
 
    def __delete__(self, key):
        if key in self._cache:
            del self._cache[key]  # 删除缓存
            del self._access_records[key]  # 删除访问时间
            del self._expire_records[key]  # 删除过期时间
 
    def cleanup(self):  # 用于去掉无效(超过大小)和过期的缓存
        if self._expire_records is None:
            return None
 
        pending_delete_keys = []
        now = int(time.time())
        for k, v in self._expire_records.items():  # 判断缓存是否失效
            if v < now:
                pending_delete_keys.append(k)
 
        for del_k in pending_delete_keys:
            self.__delete__(del_k)
 
        while len(self._cache) > self.max_size:  # 判断缓存是否超过长度
            for k in self._access_records.keys():  # LRU 是在这里实现的,如果缓存用的最少,那么它存入在有序字典中的位置也就最前
                self.__delete__(k)
                break

代码逻辑其实很简单,上面的注释已经很详细了,不懂的话多看几次。这里实现LRU逻辑的其实是有序字典OrderedDict,你最先存入的值就会存在字典的最前面。当一个值使用时候,我们会重新储存过期时间,导致被经常使用的缓存,会存在字典的后面。而一但缓存的内容长度超过限制时候,这里会调用有序字典最前面的key(也即是近期相对用的最少的),并删除对应的内容,以达到LRU的逻辑。

2、在将我们写好的算法改成装饰器:

from functools import wraps
from my_cache import LRUCacheDict
 
 
def lru_cache(max_size=1024, expiration=60, types="LRU"):
    if types == "lru" or types == "LRU":
        my_cache = LRUCacheDict(max_size=max_size, expiration=expiration)
 
    def wrapper(func):
        @wraps(func)
        def inner(*args, **kwargs):
            key = repr(*args, **kwargs)
            try:
                result = my_cache[key]
            except KeyError:
                result = func(*args, **kwargs)
                my_cache[key] = result
            return result
 
        return inner
 
    return wrapper

这里需要解释的是直接使用 my_cache[key],这个类似字典的方法,实际上是调用了 LRUCacheDict 中的 __contations__方法,这也是字典中实现通过key取值的方法。这个装饰器里,我加入了types的参数,你们可以根据需求,实现不同的缓存算法,丰富这个装饰器的功能,而lru缓存本身,其实已经是python的标准库了,可以引入functools.lru_cache来调用。

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