lru od

lru-od

使用OrderedDict實施LRU-CACHE

安裝

Python 3.7或更高要求！

要安裝庫的穩定版本：

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

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

安裝庫的開發版本：

$ 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

• 類Lrucache
  LRU緩存實現

  參數

  max_size：可選[ int ]
  緩存的最大大小，默認為120

  營運

  x == y
x != y
x in y
  

  方法

  • cache_info（） - > str
    有關緩存的信息
  • 獲取（鍵：任何） - >任何|沒有任何
    如果key
  • 項目（） - >元組[任何，任何]
    d.values（） - >一個類似於d的對象，可提供d的視圖
  • keys（） - > keysview [any]
    d.keys（） - >一個類似固定的對象，可在D的鍵上提供視圖
  • 刪除（鍵：任何） - >無
    如果存在，請刪除與key參數關聯的密鑰值對
  • set（鍵：任何，值：任何） - > dict [任何，任何]
    設置/更新帶有給定key新/現有鍵值對，然後pair返回創建/更新的鍵值對
  • values（） - > valuesView [任何]
    d.Values（） - >一個類似於d的對象，可提供D的視圖