【速译】今天的文章，我们将从一个简单的例子开始，了解缓存机制的使用方法。在此之后，我们将进一步利用Python标准库的functools模块来创建适合我们需要的缓存。闲话少说，直接开始。缓存是为了加快数据的检索速度，为后续请求保存量化数据的过程。在今天的文章中，我们将从一个简单的例子开始，了解如何使用缓存机制。在此之后，我们将进一步利用Python标准库的functools模块来创建适合我们需要的缓存。作为起点，我们首先创建一个将用于构建缓存字典的类，然后根据需要扩展它。下面是具体代码：###########################################################################classMyCache:""""""#------------------------------------------------------------------def__init__(self):"""Constructor"""self.cache={}self.max_cache_size=10上面的类示例中没有包含任何特殊内容。我们只是创建一个简单的类，同时设置两个类变量或属性，即cahce和max_cache_size。其中cache属于一个空字典，max_cache_size显然代表了最大的缓存容量。下面进一步丰富代码，使其具备一定的功能：importdatetimeimportrandom###############################################################################classMyCache:"""""#----------------------------------------------------------------def__init__(self):"""Constructor"""self.cache={}self.max_cache_size=10#------------------------------------------------------------------def__contains__(self,key):"""根据缓存中是否存在key返回True或False"""returnkeyinself.cache#----------------------------------------------------------------------defupdate(self,key,value):"""更新缓存字典，可以选择删除最早的条目"""ifkeynotinself.cacheandlen(self.cache)>=self.max_cache_size:self.remove_oldest()self.cache[key]={'date_accessed':datetime.datetime.now(),'value':value}#--------------------------------------------------------------------defremove_oldest(self):"""删除访问最早的输入数据电子”""oldest_entry=Noneforkeyinself.cache:ifoldest_entry==None:oldest_entry=keyelifself.cache[key]['date_accessed']
