打造高效的Python LRU缓存类

最新推荐文章于 2025-06-14 14:42:52 发布
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分类专栏： Python题库 开发语言 python 文章标签： python 缓存 开发语言
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打造高效的Python LRU缓存类

一、引言

在软件开发中，缓存机制是提高性能的关键技术之一。LRU（Least Recently Used）缓存策略是一种常用的缓存淘汰算法，它选择最久未使用的数据项进行淘汰。在Python中，我们可以使用内置的collections.OrderedDict或者自定义数据结构来实现LRU缓存。本文将详细介绍如何设计一个功能完备的LRU缓存类，并讨论其在实际应用中的优势。

二、LRU缓存策略的基本原理

LRU缓存策略的核心思想是：如果一个数据项在最近一段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小。因此，当缓存满了需要添加新的数据项时，最久未使用的数据项将被淘汰。

LRU缓存通常由一个双向链表和一个哈希表（或字典）组成。双向链表用于记录数据项的访问顺序，哈希表则用于快速查找数据项。当访问一个数据项时，我们需要将其从链表中移除，并重新添加到链表的头部，以表示它是最近被访问的。

三、Python实现LRU缓存类

下面是一个简单的Python类，它实现了LRU缓存机制：

from collections import OrderedDict

class LRUCache
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Python算法题集_LRU 缓存
长孤秋落的札记
02-13 1488
题目146. LRU 缓存：请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。实现 LRUCache 类：LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如
【python】实现LRU缓存
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python实现LRU缓存 #coding:utf-8 class LRUCache(object): """ """ def __init__(self, cache_size): """ """ self.cache_size = cache_size self.cache = [] d...
Python 中的 `lru_cache` 详解
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翔云
06-14 1226
它会自动缓存函数的计算结果，当使用相同的参数再次调用时直接返回缓存结果，避免重复计算。，清理操作只会影响调用它的特定函数实例，不会影响其他函数或模块的缓存。在 Gunicorn/Uvicorn 等多进程部署中，→ 重新输出 “小型缓存计算: 3”（缓存失效）类中的不同实例共享同一个缓存（除非使用实例方法）→ 清理操作只影响当前工作进程的缓存。→ 输出 “小型缓存计算: 3”→ 输出 “大型缓存计算: 3”模块提供的装饰器，用于实现。是 Python 标准库。（证明两个函数缓存独立）在 Python 的。
LRU缓存机制python实现
m0_45411005的博客
10-16 458
一、LRU介绍 LRU是Least Recently Used 的缩写，即“最近最少使用”，也就是说，LRU缓存把最近最少使用的数据移除，让给最新读取的数据。 实现 LRUCache 类： LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。 void put(int key, int value) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，
LRU算法缓存python实现
yuyexiaohan的博客
07-03 569
LRU算法实现缓存定期处理 LRU定义 LRU是什么？按照英文的直接原义就是Least Recently Used,最近最久未使用法，它是按照一个非常著名的计算机操作系统基础理论得来的：***最近使用的页面数据会在未来一段时期内仍然被使用,已经很久没有使用的页面很有可能在未来较长的一段时间内仍然不会被使用。***基于这个思想,会存在一种缓存淘汰机制，每次从内存中找到最久未使用的数据然后置换出来，从而存入新的数据！它的主要衡量指标是使用的时间，附加指标是使用的次数。在计算机中大量使用了这个机制，它的合理性在于
如何实现高效的缓存策略：LRU缓存
m0_75198698的博客
06-04 450
LRU（Least Recently Used，最近最少使用）缓存是一种常用的缓存策略，它根据数据项的访问顺序来确定哪些数据项是最近最少使用的，从而进行缓存的替换。需要注意的是，在多线程环境下，对缓存的并发访问需要进行同步操作，以确保线程安全性。如果缓存已满，需要删除链表尾部的数据项，并将新数据项添加到链表头部。- 当缓存达到容量上限并且需要替换数据项时，可以选择删除链表尾部的数据项，因为它是最近最少使用的。- 在哈希表中快速找到要删除的数据项，并更新链表的前后指针，保持链表的连续性。
lru-dict:适用于Python的快速且内存高效的LRU缓存
05-23
这可用于构建LRU缓存。 用法几乎像字典。 from lru import LRU l = LRU ( 5 ) # Create an LRU container that can hold 5 items print l . peek_first_item (), l . peek_last_item () #return the MRU key and ...
python-LRU缓存.zip
02-07
“Python—LRU缓存.zip”是一个压缩文件，其中包含了使用Python实现的最近最少使用（Least Recently Used, LRU）缓存算法的代码和相关文档。LRU缓存算法是一种常用的缓存淘汰策略，它根据数据项最近被使用的时间来...
Python实现：详解LRU缓存淘汰算法
梦子微信
11-19 741
大家好，今天我们和大家聊一个非常常用的算法，叫做LRU。 LRU的英文全称是Least Recently Used，也即最不经常使用。我们看着好像挺迷糊的，其实这个含义要结合缓存一起使用。对于工程而言，缓存是非常非常重要的机制，尤其是在当下的互联网应用环境当中，起到的作用非常重要。为了便于大家更好地理解，我们从缓存的机制开始说起。 缓存 缓存的英文是cache，最早其实指的是用于CPU和主存数据交互的。早年这块存储被称为高速缓存，最近已经听不到这个词了，不知道是不是淘汰了。因为缓存的读写速度要高于CPU低于
Python面试题：在 Python 中，如何实现一个 LRU（最近最少使用）缓存？
码农超哥的博客
07-13 488
是一个内置装饰器，可以直接用于缓存函数的结果。而如果你想实现一个自定义的 LRU 缓存，可以使用。装饰器，可以轻松为函数添加缓存功能，并且不需要手动管理缓存的逻辑。方法在插入新元素时，如果超过容量限制，则移除最旧的元素。此外，如果你希望更方便地使用 LRU 缓存，可以直接使用。方法在访问元素时，将其移动到末尾，以表示最近访问。来实现一个 LRU（最近最少使用）缓存。在 Python 中，可以使用。参数指定了缓存的最大容量。来保持插入元素的顺序。
lru_dict的python库
05-31
是python的一个库，鉴于比较难下载就放在这里给大家下载了。
数据结构与算法--如何实现LRU缓存淘汰算法
R.先森的博客
01-21 1348
基于链表实现 我们维护一个有序的单链表，越靠近链表尾部的越是越早之前访问的，当有一个新的数据访问时，我们从头遍历链表 1 如果此数据之前已经被缓存到了链表中，我们遍历得到这个数据节点，然后从原位置删除，插入到链表的头部 2 如果此数据没有缓存到链表中，分为俩种情况 2.1 如果此时链表未满，就将此节点缓存到链表头 2.2 如果此时缓存已经满了，则把链表尾节点删除，再将新的数据添加到头结点。 这就是...
Python标准库: functools (cmp_to_key, lru_cache, total_ordering, partial, partialmethod, reduce, singled...
weixin_30699235的博客
07-26 374
functools模块处理的对象都是其他的函数，任何可调用对象都可以被视为用于此模块的函数。 1. functools.cmp_to_key(func) 因为Python3不支持比较函数，cmp_to_key就是将老式的比较函数(comparison function)转换成关键字函数(key function),与能够接受key function的函数一起使用，比如说sorte...
python通过functools.lru_cache提升性能
bianfan4327的博客
06-13 2793
可以看到循环只进行了5次，原因是此装饰器会记录以往函数运行的结果，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
加速函数，每个Python程序员都应该了解标准库的Lru_cache
读芯术的博客
03-21 885
全文共1291字，预计学习时长4分钟 来源：Pexels 加速新境界：通过使用简单的缓存功能，仅需一行代码即可加速你的函数。 不久前，我构建了一个日常运行的ETL管道，其通过从外部服务中抽取数据来丰富输入数据，然后将结果加载到数据库中。 随着输入数据的增加，等待外部服务器的响应变得非常费时，这使得ETL进程越来越慢。经过一番调查，我发现与总记录数（~500k）相比...
详解工程师不可不会的LRU缓存淘汰算法
TechFlow的博客
10-14 465
大家好，欢迎大家来到算法数据结构专题，今天我们和大家聊一个非常常用的算法，叫做LRU。 LRU的英文全称是Least Recently Used，也即最不经常使用。我们看着好像挺迷糊的，其实这个含义要结合缓存一起使用。对于工程而言，缓存是非常非常重要的机制，尤其是在当下的互联网应用环境当中，起到的作用非常重要。为了便于大家更好地理解，我们从缓存的机制开始说起。 缓存 缓存的英文是cache，最早其实指的是用于CPU和主存数据交互的。早年这块存储被称为高速缓存，最近已经听不到这个词了，不知道是不是淘汰了。因为
轻松实现Python版LRU缓存机制：理论与实战相结合
windowshht的博客
04-07 1191
通过Python实现LRU缓存机制，不仅能加深对数据结构和算法的理解，更能应用于实际项目中，提升系统性能。未来在面对不同场景下的缓存需求时，不妨灵活运用LRU策略，构建出适应各种情况的高效缓存系统。因此，在缓存空间有限的情况下，当缓存满时，应优先淘汰最近最少访问过的数据项，为新加入的数据腾出空间。同时，通过关联双端队列和字典，当缓存满时，可以从双端队列的尾部移除最老的数据项，并在字典中删除对应的键值对。：针对更大规模的数据和更高性能的需求，可以考虑使用更复杂的数据结构，如哈希表+双向链表等。
【Python】Python实现LRU_Cache
sinat_21791203的专栏
03-15 1916
题目 1.给出斐波那契数列的递归解法，找一种方法优化该函数 2.如果我们的空间有限怎么办？也就是说当内存有限的时候，我们需要有一种策略来解决缓存已满的问题。 常规优化法就是给他加上一个数组来存储已经计算过的值，避免重复计算 Pythonic的写法是给他加上一个装饰器， 装饰器的思路：用一个字典来缓存已经计算过的内容，如果传过来的参数在我们的保存结果里面就可以直接返回，如果不在...
python 如何实现一个LRU缓存？解释functools.lru_cache的原理。
qq_62784677的博客
04-20 250
使用装饰器实现一个简单的LRU缓存功能，可以通过自定义一个装饰器来完成。这个装饰器可以利用字典来存储缓存数据，并通过一个队列来记录访问顺序，从而实现LRU（最近最少使用）的缓存策略。以下是一个示例实现： 代码解释 装饰器定义：缓存数据结构：包装函数：缓存操作：缓存信息和清空缓存：
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