如何在上段程序中加入限制缓存500M
时间: 2023-02-06 14:51:56 浏览: 80
在上段程序中加入限制缓存500M的方法有以下几种:
1. 使用 Python 的 lru_cache 装饰器:
```python
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=500)
def my_function():
# 这里是函数的代码
```
lru_cache 装饰器会在函数被调用时缓存其返回值, 并且当缓存达到 maxsize 时, 会把最近最少使用的缓存清除掉, 以确保缓存不会超过 maxsize。
2. 使用 Python 的模块 functools 中的 LRU 类:
```python
from functools import LRU
cache = LRU(maxsize=500)
def my_function():
# 这里是函数的代码
if my_function in cache:
return cache[my_function]
# 这里是函数的其余代码
cache[my_function] = result
return result
```
LRU 类会在每次调用函数时检查函数的结果是否已缓存, 并且当缓存达到 maxsize 时, 会把最近最少使用的缓存清除掉, 以确保缓存不会超过 maxsize。
3. 使用 Python 的模块 functools 中的 cached_property 装饰器:
```python
from functools import cached_property
class MyClass:
@cached_property
def my_property(self):
# 这里是属性的代码
```
cached_property 装饰器会在第一次访问属性时缓存其值, 并且在之后的访问中直接返回缓存的值, 而无需再次计算。
4. 使用 Python 的模块 functools 中的 lru_cache 装饰器和 weakref