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用Python编写TTL装饰器

在Python中,装饰器是一种特殊类型的函数,可以被用来修改其他函数的行为。TTL(Time-To-Live)是一种常见的缓存策略,它指定了数据在缓存中保存的时间。为了实现一个TTL装饰器,我们可以使用Python的装饰器和缓存库。

以下是一个使用装饰器实现TTL缓存的示例:

代码语言:python
代码运行次数:0
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import time
from functools import wraps

def ttl_cache(ttl):
    cache = {}

    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            key = (args, tuple(kwargs.items()))
            if key in cache and time.time() - cache[key][0] < ttl:
                return cache[key][1]
            result = func(*args, **kwargs)
            cache[key] = (time.time(), result)
            return result
        return wrapper
    return decorator

@ttl_cache(ttl=5)
def example_function(arg1, arg2):
    # 这里是需要缓存的函数
    pass

在这个示例中,我们定义了一个名为ttl_cache的装饰器,它接受一个参数ttl,表示数据在缓存中保存的时间(以秒为单位)。装饰器使用一个字典cache来存储缓存数据,并在每次调用被装饰的函数时检查缓存是否有效。如果缓存有效,则返回缓存数据;否则,调用函数并将结果存储在缓存中。

在这个示例中,我们使用了Python的functools.wraps来保留被装饰函数的元数据,例如函数名、文档字符串等。

总之,使用装饰器可以轻松地实现TTL缓存策略,从而提高应用程序的性能和响应速度。

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