特别是在使用递归代码时，lru_cache有了很大的改进。我确实理解缓存是一个存储必须快速提供的数据的空间，并且可以避免计算机重新计算。functools中的Pythonlru_cache如何在内部工作？我正在寻找一个具体的答案，它是否像Python的其他部分一样使用字典？它只存储return值吗？我知道Python大量构建在字典之上，但是，我找不到这个问题的具体答案。希望有人可以为StackOverflow上的所有用户简化此答案。 最佳答案 functools源代码可在此处获得:https://github.com/python/
我有一个非常简单的网站，我正在使用page_cache装饰器。我有一个cronjob可以检查新数据并在可用时对其进行处理。(这是使用crontab执行的管理命令运行的)我想在处理新数据时清除所有页面缓存。我在这里查看文档:https://docs.djangoproject.com/en/stable/topics/cache/找到cache.clear()，这似乎是我想要的。我在数据处理部分添加了一个标志，并在找到新数据时执行cache.clear()。但是，在命令运行后，缓存不会被清除。(我已经清除了缓存的浏览器，并检查确定不是浏览器)cache.clear()不能清除所有缓存页面
我有一个非常简单的网站，我正在使用page_cache装饰器。我有一个cronjob可以检查新数据并在可用时对其进行处理。(这是使用crontab执行的管理命令运行的)我想在处理新数据时清除所有页面缓存。我在这里查看文档:https://docs.djangoproject.com/en/stable/topics/cache/找到cache.clear()，这似乎是我想要的。我在数据处理部分添加了一个标志，并在找到新数据时执行cache.clear()。但是，在命令运行后，缓存不会被清除。(我已经清除了缓存的浏览器，并检查确定不是浏览器)cache.clear()不能清除所有缓存页面
有没有办法将函数的输出内存到磁盘？我有一个函数defgetHtmlOfUrl(url):...#expensivecomputation并且想做类似的事情:defgetHtmlMemoized(url)=memoizeToFile(getHtmlOfUrl,"file.dat")然后调用getHtmlMemoized(url)，这样每个url只做一次昂贵的计算。 最佳答案 Python提供了一种非常优雅的方法——装饰器。基本上，装饰器是包装另一个函数以提供附加功能而不更改函数源代码的函数。你的装饰器可以这样写:importjsond
有没有办法将函数的输出内存到磁盘？我有一个函数defgetHtmlOfUrl(url):...#expensivecomputation并且想做类似的事情:defgetHtmlMemoized(url)=memoizeToFile(getHtmlOfUrl,"file.dat")然后调用getHtmlMemoized(url)，这样每个url只做一次昂贵的计算。 最佳答案 Python提供了一种非常优雅的方法——装饰器。基本上，装饰器是包装另一个函数以提供附加功能而不更改函数源代码的函数。你的装饰器可以这样写:importjsond
我真的希望有人能帮助我，因为我已经花了至少15个小时来解决这个问题。潜在雇主给了我一项任务，我的解决方案是使用Graphite/碳/收集。我正在尝试运行和安装碳/Graphite0.9.12，但我根本无法启动碳。每次我尝试启动碳时，都会出现以下错误。我正在使用bash脚本进行安装以保持一切一致。我根本不了解python，所以如果你能提供任何帮助，我将不胜感激。/etc/rc0.d/K20carbon-cache->../init.d/carbon-cache/etc/rc1.d/K20carbon-cache->../init.d/carbon-cache/etc/rc6.d/K20c
我真的希望有人能帮助我，因为我已经花了至少15个小时来解决这个问题。潜在雇主给了我一项任务，我的解决方案是使用Graphite/碳/收集。我正在尝试运行和安装碳/Graphite0.9.12，但我根本无法启动碳。每次我尝试启动碳时，都会出现以下错误。我正在使用bash脚本进行安装以保持一切一致。我根本不了解python，所以如果你能提供任何帮助，我将不胜感激。/etc/rc0.d/K20carbon-cache->../init.d/carbon-cache/etc/rc1.d/K20carbon-cache->../init.d/carbon-cache/etc/rc6.d/K20c
考虑以下代码:defCalcSomething(a):ifCalcSomething._cache.has_key(a):returnCalcSomething._cache[a]CalcSomething._cache[a]=ReallyCalc(a)returnCalcSomething._cache[a]CalcSomething._cache={}这是我能想到的在python中模拟“局部静态”变量的最简单方法。困扰我的是CalcSomething._cache在函数定义之外被提及，但替代方案是这样的:ifnothasattr(CalcSomething,"_cache"):se
考虑以下代码:defCalcSomething(a):ifCalcSomething._cache.has_key(a):returnCalcSomething._cache[a]CalcSomething._cache[a]=ReallyCalc(a)returnCalcSomething._cache[a]CalcSomething._cache={}这是我能想到的在python中模拟“局部静态”变量的最简单方法。困扰我的是CalcSomething._cache在函数定义之外被提及，但替代方案是这样的:ifnothasattr(CalcSomething,"_cache"):se
如何在类中使用functools.lru_cache而不泄漏内存？在下面的最小示例中，foo实例不会被释放，尽管超出范围并且没有引用者(除了lru_cache)。fromfunctoolsimportlru_cacheclassBigClass:passclassFoo:def__init__(self):self.big=BigClass()@lru_cache(maxsize=16)defcached_method(self,x):returnx+5deffun():foo=Foo()print(foo.cached_method(10))print(foo.cached_meth
