Python中lru_cache的使用及如何保存计算结果

什么是LRU Cache

LRU Cache（Least recently used）是一种有限空间的缓存，它能够存储最近使用的项目，当缓存满了之后，最近最少使用的项目将会被移除，以便为新的项目腾出空间。

Python中的LRU Cache

Python中的LRU Cache是一种内存缓存机制，它可以帮助用户提高程序的性能，减少重复计算的次数，提高程序的效率。LRU Cache是一种装饰器，它能够将函数的计算结果进行缓存，并在下次调用时可以直接返回缓存的结果。

使用方法

使用Python中的LRU Cache非常简单，只需要在需要缓存的函数上使用@lru_cache装饰器就可以了。@lru_cache装饰器接受一个参数maxsize，用来指定缓存的大小，如果不指定，则默认为128。

@lru_cache(maxsize=128)
def add(x, y):
    return x + y

上面的代码将add函数进行了缓存，当add函数被调用时，先计算结果并将结果存储到缓存中，下次调用时，如果传入的参数和上次一样，则直接返回缓存中的结果，不需要重新计算。

保存计算结果

使用LRU Cache可以将函数的计算结果进行缓存，但是由于缓存是一种有限空间的存储，当缓存满了之后，最近最少使用的项目将会被移除，以便为新的项目腾出空间。如果需要长期保存计算结果，需要将计算结果存储到文件或者数据库中。

• 可以使用pickle模块将计算结果存储到文件中：

import pickle

# 将计算结果存储到文件中
def save_result(result):
    with open('result.pkl', 'wb') as f:
        pickle.dump(result, f)

# 从文件中读取计算结果
def load_result():
    with open('result.pkl', 'rb') as f:
        return pickle.load(f)

• 也可以使用sqlite3模块将计算结果存储到数据库中：

import sqlite3

# 将计算结果存储到数据库中
def save_result(result):
    conn = sqlite3.connect('result.db')
    c = conn.cursor()
    c.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS result (value real)')
    c.execute('INSERT INTO result VALUES (?)', (result,))
    conn.commit()
    conn.close()

# 从数据库中读取计算结果
def load_result():
    conn = sqlite3.connect('result.db')
    c = conn.cursor()
    c.execute('SELECT * FROM result')
    result = c.fetchone()[0]
    conn.close()
    return result

通过上面的代码，可以将计算结果存储到文件或者数据库中，以便长期保存。