最近，我讀了一篇有趣的文章，文中介紹了一些未充分使用的Python特性的。在文章中，作者提到，從Python 3.2開始，標準庫附帶了一個內置的裝飾器functools.lru_cache。我發現這個裝飾器很令人興奮，有了它，我們有可能輕鬆地為許多應用程式加速。 你可能在想，這很好，但這個裝飾器究竟 ...
最近，我讀了一篇有趣的文章，文中介紹了一些未充分使用的Python特性的。在文章中，作者提到，從Python 3.2開始，標準庫附帶了一個內置的裝飾器functools.lru_cache。我發現這個裝飾器很令人興奮，有了它，我們有可能輕鬆地為許多應用程式加速。
你可能在想，這很好，但這個裝飾器究竟是什麼？它提供對已構建的緩存的訪問，該緩存使用LRU（譯者註： Least Recently Used的縮寫，即最近最少使用，是一種常用的頁面置換演算法，選擇最近最久未使用的頁面予以淘汰。）的置換策略，因此被命名為lru_cache。當然，這句話聽起來可能有點令人膽怯，所以讓我們把它分解一下。
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什麼是緩存？
緩存是一個可以快速訪問的地方，可以在它裡面存儲訪問速度較慢的內容。為了演示這一點，讓我們以你的web瀏覽器為例。
從網路上讀取網頁可能需要幾秒鐘，即使是快速的網路連接也如此。在電腦時代，這個問題是永恆的。為瞭解決這個問題，瀏覽器將你已經訪問過的網頁存儲在電腦的緩存中，這樣訪問速度會加快數千倍。
使用緩存下載網頁的步驟如下：
- 檢查頁面的本地緩存。如果頁面在那裡，返回該頁面。
- 在因網上找到網頁並從那裡下載。
- 將該網頁存儲在緩存中，以便將來更快地訪問。
雖然緩存並不會讓你第一次訪問網頁的速度加快，但通常你是要屢次訪問某一個網站頁面的（想想Facebook——註：對多數國人來講，可能不是這個網站，或者你的電子郵件），有了緩存之後，以後每次訪問都會更快。
瀏覽器並不是唯一使用緩存的，從伺服器到CPU和硬碟或SSD之間的電腦硬體，它們無處不在。從緩存中可以很快地獲取數據，因此當你不止一次獲取數據時，它可以大大加快程式的速度。
LRU是什麼意思？
緩存只能存儲有限數量的東西，而且通常它比可能存入所緩存的東西要小得多（例如，你的硬碟比互聯網小得多）。這意味著有時需要將緩存中已有內容替換掉，放入其他內容。對於去掉什麼的決策方法被稱為置換策略。
這就是LRU的用武之地。LRU代表最近用得最少的緩存中內容，這是一種常用的緩存置換策略。
為什麼置換策略很重要？
“最近使用最少”這種置換策略的基本思想是：如果你有一段時間沒有訪問過某個東西，你可能近期不會訪問它。要使用此策略，只需在緩存已滿時刪除最早使用的項即可。
在上圖中，緩存中的每個項都附帶了訪問時間。依據LRU策略，選擇訪問時間為2:55PM 的項作為要置換的項，因為它是最早被訪問的。如果有兩個對象具有相同的訪問時間，那麼LRU將從中隨機選擇一個。
這種去掉長時間不用的東西的策略，被稱為Bélády的最優演算法，它是置換緩存內容的最佳策略。當然，我們根本不知道未來會有什麼操作。謝天謝地，在許多情況下，LRU提供了近乎最佳的性能。
怎樣使用它？
functools.lru_cache是一個裝飾器，因此你可以將它放在函數的頂部：
import functools
@functools.lru_cache(maxsize=128)
def fib(n):
if n < 2:
return 1
return fib(n-1) + fib(n-2)
複製代碼Fibonacci數列在遞歸示例中經常被用到，要提升這個函數的速度，使用functools.lru_cache之後，不費吹灰之力，就能讓這個遞歸函數狂飆。在我的機器上運行這些代碼，得到了這個函數有緩存版本和沒有緩存版本的以下結果。
$ python3 -m timeit -s 'from fib_test import fib' 'fib(30)'
10 loops, best of 3: 282 msec per loop
$ python3 -m timeit -s 'from fib_test import fib_cache' 'fib_cache(30)'
10000000 loops, best of 3: 0.0791 usec per loop
複製代碼增加一行代碼之後，速度提高了3565107倍。
當然，我認為很難看出你在實際中會如何使用它，因為我們很少需要計算斐波那契數列。回到web頁面示例，我們可以舉一個更實際的用緩存渲染前端模板的例子。
在伺服器開發中，通常單個頁面存儲為具有占位符變數的模板。例如，下麵是一個頁面模板，該頁面顯示某一天各種足球比賽的結果。
<html>
<body>
<h1>Matches for {{day}}</h1>
<table id="matches">
<tr>
<td>Home team</td>
<td>Away team</td>
<td>Score</td>
</tr>
{% for match in matches %}
<tr>
<td>{{match["home"]}}</td>
<td>{{match["away"]}}</td>
<td>{{match["home_goals"]}} - {{match["away_goals"]}}</td>
</tr>
{% endfor %}
</table>
</body>
</html>
複製代碼呈現模板時，看起來如下所示：
![](data:image/svg+xml;utf8,<?xml version="1.0"?><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1" width="471" height="206"></svg>)
這是緩存的主要目標，因為每天的結果不會改變，而且很可能每天會有多次訪問。下麵是一個提供此模板的Flask應用程式。我引入了50ms的延遲來模擬通過網路或者從大型資料庫獲取匹配字典。
import json
import time
from flask import Flask, render_template
app = Flask(__name__)
with open('match.json','r') as f:
match_dict = json.load(f)
def get_matches(day):
# simulate network/database delay
time.sleep(0.05)
return match_dict[day]
@app.route('/matches/<day>')
def show_matches(day):
matches = get_matches(day)
return render_template('matches.html', matches=matches, day=day)
if __name__ == "__main__":
app.run()
複製代碼使用requests在不緩存的情況下獲得三天的數據，在我的電腦上本地運行平均需要171ms。這還不錯，但我們可以做得更好，即使考慮到人為的延遲。
@app.route('/matches/<day>')
@functools.lru_cache(maxsize=4)
def show_matches(day):
matches = get_matches(day)
return render_template('matches.html', matches=matches, day=day)
複製代碼在本例中，我設置了maxsize=4，因為我的測試腳本只有相同的三天，最好設置2次冪。使用這種方法，10個迴圈的平均速度可以降到13.7ms。
還有什麼應該知道？
Python文檔雖然很詳細，但是有一些東西還是要強調的。
內置函數
裝飾器附帶了一些很有用的內置函數。cache_info()返回訪問數（hits）、未訪問數（misses）和當前緩存使用量（currsize）、最大容量（maxsize），幫助你瞭解緩存使用情況。cache_clear()將刪除緩存中的所有元素。
有時候不要使用緩存
通常，只有在以下情況下才能使用緩存：
- 在緩存期內，數據不會更改。
- 函數將始終為相同的參數返回相同的值（因此時間和隨機對緩存沒有意義）。
- 函數沒有副作用。如果緩存被訪問，則永遠不會調用該函數，因此請確保不更改其中的任何狀態。
- 函數不返回不同的可變對象。例如，返回列表的函數不適合緩存，因為將要緩存的是對列表的引用，而不是列表內容。
最後註意：不管你是為了Python就業還是興趣愛好，記住：項目開發經驗永遠是核心，如果你沒有2020最新python入門到高級實戰視頻教程，可以去小編的Python交流.裙 ：七衣衣九七七巴而五（數字的諧音）轉換下可以找到了，裡面很多新python教程項目，還可以跟老司機交流討教！本文的文字及圖片來源於網路加上自己的想法,僅供學習、交流使用,不具有任何商業用途,版權歸原作者所有,如有問題請及時聯繫我們以作處理。
