Python缓存用处是什么 Python字典怎样实现缓存
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这篇主要是介绍“Python缓存作用是什么， Python字典怎样实现缓存”的内容了，下文有实例供大家参考，对大家了解操作过程或相关知识有一定的帮助，而且实用性强，希望这篇文章能帮助大家解决Python缓存作用是什么， Python字典怎样实现缓存的问题，下面我们一起来了解看看吧。 缓存是一种优化技术，可以在应用程序中使用它来将最近或经常使用的数据保存在内存中，通过这种方式来访问数据的速度比直接读取磁盘文件的高很多。 假设我们搭建了一个新闻聚合网站，类似于 Feedly，其获取不同来源的新闻然后聚合展示。当用户浏览新闻的时候，后台程序会将文章下载然后显示到用户屏幕上。如果不使用缓存技术的话，当用户多次切换浏览相同文章的时候，必须多次下载，效率低下且很不友好。 更好的做法就是在获取每篇文章之后，在本地进行内容的存储，比如存储在数据库中；然后，当用户下次打开同一篇文章的时候，后台程序可以从本地存储打开内容，而不是再次下载源文件，即这种技术称为缓存。 使用 Python 字典实现缓存 以新闻聚合网站为例，不必每次都去下载文章内容，而是先检查缓存数据中是否存在对应的内容，只有当没有时，才会让服务器下载文章。 如下的示例程序，就是使用 Python 字典实现缓存的，将文章的 URL 作为键，并将其内容作为值；执行之后，可以看到当第二次执行 get_article 函数的时候，直接就返回结果并没有让服务器下载： import requests cache = dict() def get_article_from_server(url): print("Fetching article from server...") response = requests.get(url) return response.text def get_article(url): print("Getting article...") if url not in cache: cache[url] = get_article_from_server(url) return cache[url] get_article("https://www.escapelife.site/love-python.html") get_article("https://www.escapelife.site/love-python.html") 将此代码保存到一个 caching.py 文件中，安装 requests 库，然后运行脚本： # 安装依赖 $ pip install requests # 执行脚本 $ python python_caching.py Getting article... Fetching article from server... Getting article... 尽管调用 get_article() 两次（第 17 行和第 18 行）字符串“Fetching article from server…”，但仍然只输出一次。发生这种情况的原因是，在第一次访问文章之后，将其 URL 和内容放入缓存字典中，第二次时代码不需要再次从服务器获取项目。 使用字典来做缓存的弊端 上面这种缓存实现存在一个非常大的问题，那就是字典的内容将会无限增长，即大量用户连续浏览文章的时候，后台程序将不断向字典中塞入需要存储的内容，服务器内存被挤爆，最终导致应用程序崩溃。 上面这种缓存实现存在一个非常大的问题，那就是字典的内容将会无限增长，即大量用户连续浏览文章的时候，后台程序将不断向字典中塞入需要存储的内容，服务器内存被挤爆，最终导致应用程序崩溃。 要解决上述这个问题，就需要有一种策略来决定哪些文章应该留在内存中，哪些文章应该被删除掉，这些缓存策略其实是一些算法，它们用于管理缓存的信息，并选择丢弃哪些项以为新项腾出空间。 （编辑：银川站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
