Python 如何手动编写一个自己的LRU缓存装饰器的方法实现

下面我将详细讲解如何手动编写一个自己的LRU缓存装饰器的方法实现。

什么是LRU缓存？

LRU（Least Recently Used）最近最少使用缓存，是一种缓存淘汰算法。其基本思想是：如果数据最近被访问过，那么在未来一段时间内被访问的概率也更高。

在Python中，我们可以用字典(dictionary)或者列表(list)等数据结构来实现LRU缓存。

在此，我们将采用字典作为缓存存储数据，使用Python装饰器实现。下面是具体的实现步骤。

Step 1：导入functools模块

在实现装饰器时，需要用到Python的内置装饰器functools.wraps，因此需要先导入functools模块。

import functools

Step 2：实现装饰器

接下来，我们定义一个lru_cache的装饰器。装饰器的基本思想是：保存已经计算过的结果，避免重复计算，提高程序效率。

def lru_cache(maxsize=128):
     def inner(func):
         cache = dict()
         @functools.wraps(func)
         def wrapper(*args, **kwargs):
             key = (args, tuple(kwargs.items()))
             if key in cache:
                 return cache[key]
             result = func(*args, **kwargs)
             if len(cache) == maxsize:
                 cache.popitem()
             cache[key] = result
             return result
         return wrapper
     return inner

解释一下上述代码：

• maxsize为缓存中最大存储数据量，当数据量超出时，最老的数据会被剔除，缓存满时剔除最近最少使用的数据。
• inner函数作为实际的装饰器，包含一个缓存字典cache，用于存放缓存的计算结果。
• wrapper函数作为被装饰函数的包装函数，首先根据传入参数生成一个唯一的键值key，然后判断该key是否在缓存中已经保存过计算结果，如果已保存过，直接返回计算结果；如果没有保存过，则调用被装饰函数进行计算，将新计算出的结果加入到缓存中，并返回计算结果。

Step 3：测试装饰器

我们通过一个斐波那契数列的例子来测试装饰器效果。

@lru_cache(maxsize=128)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n - 1) + fib(n - 2)

print(fib(50))

运行上述代码，输出结果为：

返回结果是 12586269025。

说明装饰器的功能实现了。

我们再来测试一个字符串反转的例子：

@lru_cache(maxsize=128)
def reverse_str(s):
    return s[::-1]

print(reverse_str('hello world'))

运行上述代码，输出结果为：

'dlrow olleh'

总结

通过上述例子，我们可以手动编写一个自己的LRU缓存装饰器。这个装饰器可以缓存一些计算结果和函数调用结果，避免下一次计算重复进行计算，节省算力和时间。