lru od

lru-od

使用OrderedDict实施LRU-CACHE

安装

Python 3.7或更高要求！

要安装库的稳定版本：

 # on linux/macOS
python3 -m pip install lru-od

# windows
py -3 -m pip install lru-od

安装库的开发版本：

$ git clone https://github.com/XiehCanCode/lru-od
$ cd lru-od
$ python3 -m pip install -U . 

例子

 from lru import LRUCache

cache : LRUCache [ str , str ] = LRUCache ( max_size = 2 )
cache . set ( "foo" , "bar" ) # you can also use: cache['foo'] = 'bar'
cache . set ( "bar" , "foo" )
print ( cache . get ( "foo" )) # this key-pair would be pushed to end
cache . set ( "ping" , "pong" ) # since we're exceeding the max size, the least used will be removed, in this case it's {'bar': 'foo'} 

API

• 类Lrucache
  LRU缓存实现

  参数

  max_size：可选[ int ]
  缓存的最大大小，默认为120

  运营

  x == y
x != y
x in y
  

  方法

  • cache_info（） - > str
    有关缓存的信息
  • 获取（键：任何） - >任何|没有任何
    如果key
  • 项目（） - >元组[任何，任何]
    d.values（） - >一个类似于d的对象，可提供d的视图
  • keys（） - > keysview [any]
    d.keys（） - >一个类似固定的对象，可在D的键上提供视图
  • 删除（键：任何） - >无
    如果存在，请删除与key参数关联的密钥值对
  • set（键：任何，值：任何） - > dict [任何，任何]
    设置/更新带有给定key新/现有键值对，然后pair返回创建/更新的键值对
  • values（） - > valuesView [任何]
    d.Values（） - >一个类似于d的对象，可提供D的视图