


Cache Python: Cara Mempercepatkan Kod Anda dengan Caching Berkesan
Blog ini pada mulanya disiarkan ke Crawlbase Blog
Kod yang cekap dan pantas adalah penting untuk mencipta pengalaman pengguna yang hebat dalam aplikasi perisian. Pengguna tidak suka menunggu respons yang perlahan, sama ada memuatkan halaman web, melatih model pembelajaran mesin atau menjalankan skrip. Satu cara untuk mempercepatkan kod anda ialah menyimpan cache.
Tujuan caching adalah untuk membuat cache sementara data yang kerap digunakan supaya program anda boleh mengaksesnya dengan lebih pantas tanpa perlu mengira semula atau mendapatkannya beberapa kali. Caching boleh mempercepatkan masa tindak balas, mengurangkan beban dan meningkatkan pengalaman pengguna.
Blog ini akan merangkumi prinsip caching, peranannya, kes penggunaan, strategi dan contoh dunia nyata caching dalam Python. Mari mulakan!
Melaksanakan Caching dalam Python
Caching boleh dilakukan dalam Python dalam pelbagai cara. Mari lihat dua kaedah biasa: menggunakan penghias manual untuk caching dan functools.lru_cache terbina dalam Python.
1. Penghias Manual untuk Caching
Penghias ialah fungsi yang membungkus fungsi lain. Kita boleh mencipta penghias caching yang menyimpan hasil panggilan fungsi dalam memori dan mengembalikan hasil cache jika input yang sama dipanggil semula. Berikut ialah contoh:
import requests # Manual caching decorator def memoize(func): cache = {} def wrapper(*args): if args in cache: return cache[args] result = func(*args) cache[args] = result return result return wrapper # Function to get data from a URL @memoize def get_html(url): response = requests.get(url) return response.text # Example usage print(get_html('https://crawlbase.com'))
Dalam contoh ini, kali pertama get_html dipanggil, ia mengambil data daripada URL dan menyimpannya dalam cache. Pada panggilan berikutnya dengan URL yang sama, hasil cache dikembalikan.
- Menggunakan functools.lru_cache Python
Python menyediakan mekanisme caching terbina dalam yang dipanggil lru_cache daripada modul functools. Penghias ini menyimpan panggilan fungsi dan mengalih keluar item yang paling kurang digunakan baru-baru ini apabila cache penuh. Begini cara menggunakannya:
from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=128) def expensive_computation(x, y): return x * y # Example usage print(expensive_computation(5, 6))
Dalam contoh ini, lru_cache menyimpan cache hasil pengiraan_mahal. Jika fungsi dipanggil semula dengan hujah yang sama, ia mengembalikan hasil cache dan bukannya mengira semula.
Perbandingan Prestasi Strategi Caching
Apabila memilih strategi caching, anda perlu mempertimbangkan prestasinya dalam keadaan yang berbeza. Prestasi strategi caching bergantung pada bilangan capan cache (apabila data ditemui dalam cache) dan saiz cache.
Berikut ialah perbandingan strategi caching biasa:
Memilih strategi caching yang betul bergantung pada corak akses data dan keperluan prestasi aplikasi anda.
Fikiran Akhir
Caching boleh menjadi sangat berguna untuk apl anda. Ia boleh mengurangkan masa pengambilan data dan beban sistem. Sama ada anda sedang membina apl web, projek pembelajaran mesin atau ingin mempercepatkan sistem anda, caching pintar boleh menjadikan kod anda berjalan lebih pantas.
Kaedah caching seperti FIFO, LRU dan LFU mempunyai kes penggunaan yang berbeza. Contohnya, LRU bagus untuk apl web yang perlu menyimpan data yang kerap diakses, manakala LFU bagus untuk program yang perlu menyimpan data dari semasa ke semasa.
Melaksanakan caching dengan betul akan membolehkan anda mereka bentuk apl yang lebih pantas dan cekap serta memperoleh prestasi dan pengalaman pengguna yang lebih baik.
Atas ialah kandungan terperinci Cache Python: Cara Mempercepatkan Kod Anda dengan Caching Berkesan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
