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2025-08-07

Python中如何实现数据缓存—内存优化与持久化策略,python 数据缓存

Python中如何实现数据缓存—内存优化与持久化策略,python 数据缓存
一、为什么需要数据缓存?当我们的应用面临以下场景时: - 高频访问的静态配置数据 - 耗时计算的中间结果复用 - 数据库查询结果重复利用 - 第三方API调用限额管理缓存机制能显著提升性能。某电商平台实测显示,引入多级缓存后API响应时间从320ms降至45ms,数据库负载降低62%。二、内存级缓存实现方案1. 原生装饰器实现python from functools import wrapsdef simple_cache(func): cache = {}@wraps(func) def wrapper(*args): if args in cache: return cache[args] result = func(*args) cache[args] = result return result return wrapper @simple_cache def calculate(x): print(f"Computing for {x}...") return x * x2. 标准库functoo...
2025年08月07日
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