Python:构建LRU缓存

Question

我有6,00,000 entries in MongoDB以下格式:

feature:category:count

哪里

• 功能可以是任何单词,
• 类别是正面还是负面,并且
• count表示特征在该类别的文档中出现的次数.

我想缓存前1000个元组,让我们说不要每次都查询数据库.

如何在Python中构建LRU缓存？或者有任何已知的解决方案吗？

Answer 1

Python3.3中的LRU缓存具有O(1)插入,删除和搜索.

该设计使用循环双向链接条目列表(排列最旧到最新)和哈希表来定位各个链接.缓存命中使用哈希表来查找相关链接并将其移动到列表的头部.缓存未命中删除最旧的链接并在链接列表的头部创建新链接.

这是33行非常基本的Python(仅使用简单的字典和列表操作)的简化(但快速)版本.它在Python2.0及更高版本(或PyPy或Jython或Python3.x)上运行:

class LRU_Cache:

    def __init__(self, original_function, maxsize=1024):
        # Link structure: [PREV, NEXT, KEY, VALUE]
        self.root = [None, None, None, None]
        self.root[0] = self.root[1] = self.root
        self.original_function = original_function
        self.maxsize = maxsize
        self.mapping = {}

    def __call__(self, *key):
        mapping = self.mapping
        root = self.root
        link = mapping.get(key)
        if link is not None:
            link_prev, link_next, link_key, value = link
            link_prev[1] = link_next
            link_next[0] = link_prev
            last = root[0]
            last[1] = root[0] = link
            link[0] = last
            link[1] = root
            return value
        value = self.original_function(*key)
        if len(mapping) >= self.maxsize:
            oldest = root[1]
            next_oldest = oldest[1]
            root[1] = next_oldest
            next_oldest[0] = root
            del mapping[oldest[2]]
        last = root[0]
        last[1] = root[0] = mapping[key] = [last, root, key, value]
        return value


if __name__ == '__main__':
    p = LRU_Cache(ord, maxsize=3)
    for c in 'abcdecaeaa':
        print(c, p(c))

Answer 2

除了Python 3.2中包含的版本之外,Python Cookbook中还有LRU缓存配方,包括Python核心开发人员Raymond Hettinger的这些配方.

Answer 3

Python 3.2functools包含LRU 缓存。您可以轻松地从repo中挑选它，检查是否需要调整它以与 Python 2 一起使用（应该不会太难 - 也许使用itertools而不是某些内置函数 - 询问您是否需要帮助）并完成。不过，您需要将查询包装成可调用的，并确保它依赖于（可哈希的）函数参数。