Python实现本地缓存的几种方法小结

pip install cachetools

import functools

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

# 计算斐波那契数列的第10项
print(fibonacci(10))

from cachetools import LRUCache

def expensive_function(x):
    # 模拟一个耗时的操作
    return x * x

cache = LRUCache(maxsize=100)

def cached_expensive_function(x):
    if x not in cache:
        cache[x] = expensive_function(x)
    return cache[x]

# 使用缓存的函数
print(cached_expensive_function(4))
print(cached_expensive_function(4))  # 第二次调用将使用缓存的结果

import json
import os

CACHE_FILE = 'cache.json'

def load_cache():
    if os.path.exists(CACHE_FILE):
        with open(CACHE_FILE, 'r') as f:
            return json.load(f)
    return {}

def save_cache(cache):
    with open(CACHE_FILE, 'w') as f:
        json.dump(cache, f)

cache = load_cache()

def get_data(key):
    if key in cache:
        return cache[key]
    else:
        # 模拟获取数据的过程
        data = f"data for {key}"
        cache[key] = data
        save_cache(cache)
        return data

# 使用文件系统缓存
print(get_data("key1"))
print(get_data("key1"))  # 第二次调用将使用缓存的数据