Python 清除LRU缓存

在这篇文章中，我们将学习如何在Python中清除LRU缓存。在我们深入编码方面之前，让我们稍微了解一下LRU缓存是什么以及为什么它很受欢迎。

LRU缓存，也被称为最近最少使用缓存，是一种广泛用于计算机科学中的数据结构，通过减少访问频繁使用的数据所需的时间来提高应用程序的性能。LRU缓存存储了有限数量的项，并在缓存满时移除最近最少使用的项。这样可以使最常用的项保留在缓存中并快速访问，而不常用的项则被移除以为新项腾出空间。

LRU缓存特别适用于存在与检索数据相关的高成本的应用程序，如磁盘I/O或网络访问。在这些情况下，将频繁使用的数据缓存到内存中可以显著提高应用程序的性能，减少检索数据所需的昂贵操作的数量。

LRU缓存在各种应用程序中广泛使用，包括数据库、Web服务器、编译器和操作系统。它在需要频繁访问大量数据的应用程序中特别有用，例如搜索引擎和数据分析平台。

与Python中的LRU缓存交互

在Python 3.2及以上版本中，functools模块包含了一个强大的功能，允许程序员与LRU缓存进行交互。可以通过在类或函数定义上方放置一个装饰器来利用该功能。通过将此装饰器应用于需要频繁访问和更改变量的函数，可以显著提高函数的性能。

在处理大量数据或复杂计算的函数中使用LRU缓存可以显著加快执行时间。这是因为LRU缓存将频繁使用的数据存储在内存中，使函数能够快速访问和处理数据，而无需耗费时间的I/O操作成本。

通过利用LRU缓存，Python程序员可以减少应用程序的执行时间并改进性能。这在处理大规模应用程序或需要实时数据处理的应用程序中尤为重要，因为即使性能的小幅度改善也可能带来显著的收益。

总之，Python中的functools模块提供了与LRU缓存交互的强大机制。通过使用LRU缓存，程序员可以通过减少昂贵的变量访问和更改操作所需的时间来提高应用程序的性能。在需要实时数据处理或使用大量数据的应用程序中，使用LRU缓存特别有益。

现在我们对LRU缓存有了一点了解，让我们在Python中使用它吧。

Python的functools模块中的缓存清除方法cache clear()可以用于清除LRU（最近最少使用）缓存。

这种技术可以完全清除缓存。

示例代码片段

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def some_function(arg):
    # function implementation
    return result

# clear the cache
some_function.cache_clear()

解释

在上面的例子中，some_function被装饰为lru_cache，它创建了一个最大大小为128的LRU缓存。要清除缓存，您可以在函数对象上调用cache_clear()方法，它将从缓存中删除所有条目。

请注意，调用cache_clear()将清除所有参数的缓存。如果您想要清除特定一组参数的缓存，您可以使用不同的缓存实现，比如functools.typed_lru_cache，它允许您使用带有参数的cache_clear()方法来清除特定参数的缓存。

现在让我们利用上面的代码，并编写一个可工作的示例。

考虑下面的代码示例。

示例

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def fibonacci(n):
    """Return the nth Fibonacci number."""
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

# Call the function with some arguments to populate the cache
print(fibonacci(10))  # Output: 55
print(fibonacci(15))  # Output: 610

# Clear the cache
fibonacci.cache_clear()

# Call the function again to see that it's recomputed
print(fibonacci(10))  # Output: 55

解释

在这个示例中，斐波那契函数使用lru_cache来缓存其结果。缓存的最大大小为128，因此函数将记住最近128次调用的结果。

我们首先使用一些参数调用该函数来填充缓存。然后，我们使用cache_clear()方法清除缓存。最后，我们再次使用相同的参数调用该函数，以查看它是重新计算而不是使用缓存的结果。

要运行上述代码，我们需要运行下面显示的命令。

命令

python3 main.py

一旦我们运行上述命令，我们应该期望类似下面显示的输出。

输出

55
610
55

如果我们希望在上述代码中打印出缓存的当前状态信息，我们可以使用cache_info()方法来实现。考虑下面的更新后的代码。示例：

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def fibonacci(n):
    """Return the nth Fibonacci number."""
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

# Call the function with some arguments to populate the cache
print(fibonacci(10))  # Output: 55
print(fibonacci(15))  # Output: 610

print(fibonacci.cache_info())

# Clear the cache
fibonacci.cache_clear()

# Call the function again to see that it's recomputed
print(fibonacci(10))  # Output: 55

print(fibonacci.cache_info())

解释

上面的代码中，@lru cache装饰器接受可选参数maxsize，它指定了缓存的最大大小。

如果未定义maxsize，则缓存大小是无限的。

如果缓存已满，则会删除最不常使用的项目，以为新项目腾出空间。

函数对象本身包含了@lru cache使用的缓存。

因此，缓存是私有的，不被函数的其他版本共享。此外，这里的不同部分是cache_info()方法，用于打印关于fibonacci函数使用的LRU缓存的信息。这包括缓存命中和未命中的次数，以及缓存的大小。

要运行上述代码，我们需要运行下面显示的命令。

命令

python3 main.py

运行上述命令后，我们应该期望得到类似于下面显示的输出。

输出

55
610
CacheInfo(hits=14, misses=16, maxsize=128, currsize=16)
55
CacheInfo(hits=8, misses=11, maxsize=128, currsize=11)

现在我们已经看到了如何清除缓存，让我们在另一个示例中使用它。

考虑下面所示的代码。

示例

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def edit_distance(s1, s2):
    """
    Compute the edit distance between two strings using dynamic programming.
    """
    if not s1:
        return len(s2)
    elif not s2:
        return len(s1)
    elif s1[0] == s2[0]:
        return edit_distance(s1[1:], s2[1:])
    else:
        d1 = edit_distance(s1[1:], s2) + 1  # deletion
        d2 = edit_distance(s1, s2[1:]) + 1  # insertion
        d3 = edit_distance(s1[1:], s2[1:]) + 1  # substitution
        return min(d1, d2, d3)

# Call the function with some arguments to populate the cache
print(edit_distance("kitten", "sitting"))  # Output: 3
print(edit_distance("abcde", "vwxyz"))  # Output: 5

# Clear the cache
edit_distance.cache_clear()

# Call the function again to see that it's recomputed
print(edit_distance("kitten", "sitting"))  # Output: 3

解释

在这个例子中，edit_distance函数使用动态规划计算两个字符串之间的编辑距离。该函数是递归的，有三个基本情况：如果其中一个字符串为空，编辑距离就是另一个字符串的长度；如果两个字符串的首个字符相同，编辑距离就是剩余字符串的编辑距离；否则，编辑距离是删除、插入和替换三种可能操作的编辑距离的最小值。

为了提高函数的性能，我们使用lru_cache来记录其结果。缓存的最大大小为128，因此函数将记住最近128次调用的结果。这样我们就可以避免为相同的参数重新计算编辑距离。

首先，我们使用一些参数调用函数来填充缓存。然后，我们使用cache_clear()方法清除缓存。最后，我们再次使用相同的参数调用函数，验证它是重新计算而不是使用缓存结果。

注意，edit_distance函数只是一个例子，计算两个字符串之间的编辑距离还有更有效率的方法（例如使用Wagner−Fischer算法）。这个例子的目的是演示如何使用lru_cache来记录递归函数的结果。