python lru

LRU（Least Recently Used）是一种常见的缓存淘汰算法，用于在缓存空间不足时选择要被替换的数据项。

在Python中，可以使用`functools`模块中的`lru_cache`装饰器来实现LRU缓存。`lru_cache`会自动缓存函数的结果，并在缓存空间不足时，淘汰最近最少使用的结果。

以下是一个简单的示例代码：

from functools import lru_cache

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

# 调用函数
print(fibonacci(10))

在上面的代码中，`fibonacci`函数使用了`lru_cache`装饰器，并指定了缓存的最大大小为128。每次调用`fibonacci`函数时，如果参数已经存在于缓存中，则直接返回缓存中的结果；否则，计算结果并将其添加到缓存中。

这样，对于相同的输入，函数会直接返回缓存中的结果，而不需要重复计算，从而提高了性能。

相关问题

pythonLRU算法

Python LRU算法是一种缓存淘汰策略，它基于最近最少使用原则，即当缓存满时，会优先淘汰最近最少使用的缓存。

下面是一个简单的Python LRU算法实现：

from collections import OrderedDict

class LRUCache:

    def __init__(self, capacity: int):
        self.cache = OrderedDict()
        self.capacity = capacity

    def get(self, key: int) -> int:
        if key not in self.cache:
            return -1
        self.cache.move_to_end(key)
        return self.cache[key]

    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        if key in self.cache:
            self.cache.move_to_end(key)
        self.cache[key] = value
        if len(self.cache) > self.capacity:
            self.cache.popitem(last=False)

在上述实现中，我们使用了Python中的OrderedDict类来实现LRU算法。该类内部维护了一个有序字典，其中最近访问的元素会被移动到字典的末尾，而最久未访问的元素会被移动到字典的开头。当缓存已满时，我们可以通过popitem()方法将字典开头的元素删除，从而实现缓存淘汰的目的。在get()和put()方法中，我们都会将访问的元素移动到字典的末尾，以保证最近访问的元素永远在字典的末尾。

python lru_cache 过期

python的lru_cache是一个用于缓存函数结果的装饰器，可以有效地提高函数调用的效率。在使用lru_cache时，可以设置maxsize参数来限制缓存中存储的结果数量，但是无法直接设置缓存中存储结果的过期时间。

如果需要实现结果过期的功能，可以通过其他方式来实现，比如在缓存结果的同时，记录结果的存储时间，并在每次调用缓存结果时，判断结果的存储时间是否超过所设定的过期时间，如果超过则重新计算结果并更新缓存。

另外，也可以考虑使用第三方的缓存库，比如redis等，这些库通常提供了缓存结果过期的功能，可以更方便地实现结果的过期管理。

总的来说，python的lru_cache本身并不提供直接的结果过期功能，但可以通过其他方式来实现结果的过期管理。希望你能在使用lru_cache时，根据具体的需求和情况，选择合适的方法来管理缓存的结果。