Python内存缓存与时间到li

Answer 1

您可以使用^{}模块：

The core of the library is ExpiringDict class which is an ordered dictionary with auto-expiring values for caching purposes.

在描述中，它们不讨论多线程，因此为了不弄糟，请使用Lock。

Answer 2

OP使用的是Python2.7，但如果您使用的是Python3，则接受的答案中提到的ExpiringDict目前已经过期。对github repo的最后一次提交是2017年6月17日，有一个公开的问题是它doesn't work with Python 3.5

有一个最近维护的项目cachetools（上次提交时间：2018年6月14日）

pip install cachetools

from cachetools import TTLCache

cache = TTLCache(maxsize=10, ttl=360)
cache['apple'] = 'top dog'
...
>>> cache['apple']
'top dog'
... after 360 seconds...
>>> cache['apple']
KeyError exception thrown

ttl是以秒为单位的生存时间。

Answer 3

如果您不想使用任何第三个库，您可以在昂贵的函数中再添加一个参数：ttl_hash=None。这个新参数被称为“时间敏感哈希”，其唯一目的是影响lru_cache。

例如：

from functools import lru_cache
import time


@lru_cache()
def my_expensive_function(a, b, ttl_hash=None):
    del ttl_hash  # to emphasize we don't use it and to shut pylint up
    return a + b  # horrible CPU load...


def get_ttl_hash(seconds=3600):
    """Return the same value withing `seconds` time period"""
    return round(time.time() / seconds)


# somewhere in your code...
res = my_expensive_function(2, 2, ttl_hash=get_ttl_hash())
# cache will be updated once in an hour