点击 一段非常简单代码 普通调用方式 def console1(a, b): print("进入函数") return (a, b) print(console1(3, 'a')) print...python中的实现 python3中的functools模块的lru_cache实现了这个功能， lru_cache装饰器会记录以往函数运行的结果，实现了备忘 （memoization）功能，避免参数重复时反复调用...带参数的lru_cache 使用方法lru_cache(maxsize=128, typed=False) maxsize可以缓存最多个此函数的调用结果，从而提高程序执行的效率，特别适合于耗时的函数。...参数maxsize为最多缓存的次数，如果为None，则无限制，设置为2的n次幂时，性能最佳； 如果 typed=True，则不同参数类型的调用将分别缓存，例如 f(3) 和 f(3.0)，默认False...因为 lru_cache 使用字典存储结果，而且键根据调用时传 入的定位参数和关键字参数创建，所以被 lru_cache 装饰的函数，它 的所有参数都必须是可散列的。
对缓存要求强一致性可以用这种方式。 优点： 缓存和存储之间不会存在数据不匹配，数据一致 缺点： 缓存和存储都需要更新，这会产生额外的开销。...那么，只有从缓存中读取和写入所有数据才有意义，而不是使用 DB。但是，只是因为缓存很小所以速度快。缓存越大，搜索时间越长。 所以我们对空间进行优化是很重要的。...但是这里的问题是经常使用的数据会长时间滞留在缓存中 MRU 最近使用 究竟为什么有人在讨论了使用频率之后还要使用 MRU 算法呢？我们不是总是重读刚读过的数据吗？不一定。...这非常适合涉及顺序读取和处理数据管道的情况。 LRU的实现 缓存基本上是一个散列表。每个数据进入它是散列和存储使它可以访问在 o(1)。...现在我们如何剔除最近使用次数最少的项目，到目前为止我们只有一个散列函数和它的数据。我们需要以某种方式存储访问顺序。 我们可以使用一个数组，当元素被访问时，我们在这个数组中输入元素。
default_factory默认为None，如果不指定，查询不存在的键会触发KeyError，这个道理和[]取值是一样的。 所有这一切背后的功臣其实是魔法方法__missing__。...{1}、{1, 2}，和字典有点像，不同的是集合只有值没有键。...散列表其实是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组称为稀疏数组），散列表里的单元叫作表元，在dict的散列表中，每个键值对占用一个表元，每个表元有两个部分，一个是对键的引用，另一个是对值的引用，因为所有表元的大小一致...所有由用户自定义的对象默认都是可散列的，因为它们的散列值由id()来获取（符合第1条），而且它们都是不相等的（符合第2条和第3条）。...散列表也给dict和set带来了限制，比如dict键的次序取决于添加顺序，往字典里添加新键可能会改变已有键的顺序等。
还有一个参数是 type，如果 type 设置为 true，即把不同参数类型得到的结果分开保存，如 f(3) 和 f(3.0) 会被区分开。...(3.0)会被认为是不同的函数调用。...3.8 及之后的版本中我们可以用下面的方式使用lru_cache，可能是为了防止程序员在使用lru_cache的时候忘记加括号。...注意，root是不保存数据key和result的。 cache是真正保存缓存数据的地方，类型为dict。...，来感受一下使用缓存和不使用之间的区别，注意比较执行时间的不同 from time import time def factorial(n): print(f"计算 {n} 的阶乘")
，即两种不同的方式可以引用同一个列表对象。...5.6 字典 字典:（dict，dictionary的缩写）字典类型的对象与列表很相似，区别在于字典使用键对其中的值进行引用，可以将字典看作一个键/值对的集合。...这就是为什么monthNumbers[1]确定无疑地指向键为1的项目，而不是第二个项目。...dicttype类型的对象可以很容易地转换为列表，如list(months)。 并非所有对象都可以用作字典键：键必须是一个可散列类型的对象。...所有Python内置的不可变类型都是可散列的，而且所有Python内置的可变类型都是不可散列的。
命令解析和执行层，负责执行客户端的各种命令，比如 SET、DEL、GET等。 内存分配和回收，为数据分配内存，提供不同的数据结构保存数据。...expires，底层数据结构是 dict 字典，存储每个 key 的过期时间。 ❝MySQL：“为什么分开存储？”...dict Redis 使用 dict 结构来保存所有的键值对（key-value）数据，这是一个散列表，所以 key 查询时间复杂度是 O(1) 。...*next指向另一个 dictEntry 结构， 多个 dictEntry 可以通过 next 指针串连成链表， 从这里可以看出， ht_table 使用链地址法来处理键碰撞：当多个不同的键拥有相同的哈希值时...接着我会使用渐进式 rehash 的方式将 ht_table[0] 的数据迁移到 ht_table[1] 上，全部迁移完成后，再修改下指针，让 ht_table[0] 指向扩容后的散列表，回收掉原来的散列表
主要介绍：* 常见的字典方法* 如何处理查不到的键* 标准库中 dict 类型的变种* 散列表的工作原理 泛映射类型 collections.abc 模块中有 Mapping 和 MutableMapping...标准库里所有映射类型都是利用 dict 来实现的，它们有个共同的限制，即只有可散列的数据类型才能用做这些映射里的键。 什么是可散列的数据类型？...根据这些定义，字典提供了很多种构造方法，https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#mapping-types-dict这个页面有个例子来说明创建字典的不同方式...=c==d==e True 除了这些方法以外，还可以用字典推导的方式来建造新 dict。...下面这段代码实现了 StrKeyDict0 类，StrKeyDict0 类在查询的时候把非字符串的键转化为字符串。
部分内容收集于网络~ dict 字典 python中的字典的实现也是一个散列表。是key-value结构。 Python的dict和set为什么是无序的？...为什么不是所有的python对象都可以用作dict的键和set中的元素 要弄懂上面的问题，我们首先要了解Python内部是如何实现dict和set类型的。...我们先来看看dict的内部结构，dict其实本质上是一个散列表（散列表即总有空白元素的数组，Python会保证至少有三分之一的数组元素是空的），dict的每个键都占用一个表元，而一个表元中又分为两个部分...值得注意的是内置的hash方法可以用于所有的内置类型对象的，所有用户自定义的对象默认都是可以作为键的，因为自定义对象的散列值是通过id()来获取的。...一样也是基于散列表的，只是他的表元只包含值的引用而没有对键的引用，其他的和dict基本上是一致的，所以在此就不再多说了。
四、可变和不可变元素：可哈希和不可哈希 1.可变类型的数据不可进行哈希运算，不可变的数据类型可进行哈希运算 2.集合为什么无序？ 3.散列类型为什么是无序的？...3.4clear()清空元素 还有个常用的方法：clear()清空里面所有的元素。 3.5 copy()复制元素 copy() # 做一个复制的 二、集合和字典都是无序的 ?...唯一不同的在于 hash 函数操作的对象，对于 dict，hash 函数操作的是其 key，而对于 set 是直接操作的它的元素。...其中，我们把实现 set 的方式叫做 Hash Set，实现 dict 的方式叫做 Hash Map/Table（注：map 指的是通过 Key 来寻找 value 的过程）。...1.为什么说字典和集合是无序的？ 1.1 字典和集合底层都是存储在列表里面 一个字典，在存储的时候，会拆分成 2 部分，会存在 2 个列表里面，一个列表存键，一个列表存值： ?
) maxsize为最多缓存的次数，如果为None，则无限制，设置为2的n次幂时，性能最佳； typed=True，则不同参数类型的调用将分别缓存，默认为False 实现原理： def lru_cache...# # lru_cache 默认是128个key，为什么fib(200)还这么快？...，因为@login_require和@functools.lru_cache()装饰器的顺序不同， 就导致了程序是否报错， 其中主要涉及到两点： login_require装饰器中是否用了@functiontools.wrap...缓存和redis缓存的区别 比较类型 lru_cache redis 缓存类型 缓存在app进程内存中 缓存在redis管理的内存中 分布式 只缓存在单个app进程中 可做分布式缓存 数据类型 hash...优点是可以很方便的根据传入不同的参数缓存对应的结果， 并且可以有效控制缓存的结果数量，在超过设置数量时根据LRU算法淘汰命中次数最少的缓存结果。缺点是没有办法对缓存过期时间进行设置。
散列表是一个键值对(key-item)的组合，由键(key)和元素值(item)组成。...散列表和数组相似的地方在于，都可以基于下标快速的访问数据，数组的下标是索引，散列表的下标是键。 散列表结构在生活中的抽象模型：一个班级所有学生的姓名和对应的学号。...key = 44, item = 9 好的散列函数具有以下特性： 函数的设计不过于复杂。 大部分情况下，使用相同的键只会查找到同一个值。 键和元素值要均匀随机分布。...基于键查找每个元素值的时间是近似的，而不是查找有的值耗时很长，查找有的值耗时很短。 发生散列冲突的概率极低。 四，散列冲突处理 所谓散列冲突，是指不同的键映射到了相同的散列值。...否则，继续采用item=(key+2)%10的方式来获得哈希值，以此类推。 例如 根据key=70获得的哈希值也是0。但是那个位置已经被(key=10, item=0)占用了。
第二个值得学习的结构模式是装饰器模式，它允许程序员以透明的方式(影响其他对象)动态地给对象增加能力。...真实世界的例子 装饰器模式通常用于扩展对象的功能。在日常生活中，这种扩展的例子有：在枪上加一个消音器，使用不同的相机镜头等等。...实例 所有的递归函数都可以从缓存中受益，所以让我们尝试返回前n个数字之和的函数number_sum()。...来缓存已经计算好的和。...我们还改变了传递给number_sum()函数的参数。我们想计算前300个数字的和，而不是只计算前30个。
1.3 散列冲突 散列函数具有确定性和不确定性。 确定性：哈希的散列值不同，那么哈希的原始输入也就不同。即：key1=key2，那么hash(key1)=hash(key2)。...当散列表中插入的数据越来越多时，其散列冲突的可能性就越大，极端情况下甚至要探测整个散列表，因此最坏时间复杂度为O(N)。在开放寻址法中，除了线性探测法，我们还可以二次探测和双重散列等方式。...sizemask属性的值总是等于 size-1(从0开始)，这个属性和哈希值一起决定一个键应该被放到table数组的哪个索引上面（索引下标值）。...如图所示，当键k0和k1的经过散列函数得到索引值都为1时，就会使用next指针将两个节点连接起来。而由于节点没有指向链尾的指针，因此新的节点总是插入到链表的头部，排在已有节点的前面。...收缩操作：ht1的大小为 第一个大于等于ht0.used的2的n次方幂。 2、将保存在ht0中的键值对重新计算键的散列值和索引值，然后放到ht1指定的位置上。
- 它类似于 Python 的lru_cache ，但它将值存储在文件中而不是内存中。...+ y print(slow_function(1, 2)) # -> 3, takes 30 seconds print(slow_function(1, 2)) # -> 3, takes 0...但内置缓存函数lru_cache 不适合， • lru_cahce将结果保存在内存中，下次运行程序时缓存失效。...和 file_cache recursive_hash 我们希望稳定地对对象进行哈希处理，而这在 python 中是原生不支持的。...__name__}_{arg_hash}.pickle" ) Cache hits and misses 最后，我们检查缓存键是否存在，并在缓存未命中的情况下写入缓存。
关于装饰器，如果还不是很熟悉的话，可以看下这两篇文章： 我是装饰器 再谈装饰器 为什么 lru_cache 装饰器这么牛逼，它到底做了什么事情？今天就来聊一聊这个最有用的装饰器。...，比如 f(3.0) and f(3) 将认为是不同的函数调用而缓存在两个缓存节点上。...还有一个是 type，当 type 传入 True 时，不同的参数类型会当作不同的 key 存到缓存当中。...我们来看下它的源代码 def _lru_cache_wrapper(user_function, maxsize, typed, _CacheInfo): # 所有 lru cache 实例共享的常量...lru_cache 的作用就是把函数的计算机结果保存下来，下次用的时候可以直接从 hash 表中取出，避免重复计算从而提升效率，简单点的，直接在函数中使用个字典就搞定了，复杂点的，请看 lru_cache
即在python的字典中其内部使用的数据结构是哈希表 所谓哈希 哈希其实是音译的，其实就是hash，也是散列的意思，简单来说就是，通过这个散列函数能使对一个数据序列的访问过程更加迅速有效，通过散列函数，...在 python 中，每一个PyDictObject对象的变化，entry的状态会在不同的状态间转换。基本上在如下四种状态中转换：Unused、Active、Dummy 和Pending。...Dummy:先前保存了一个Active的键值对，但是这个键值对被删除了并且另一个Active的键值对还没有填入该位置，Dummy可以转变为Active。 Pending:索引>=0，键!...split-table dictionaries 当被创建的字典是用来保存object的__dict__属性时，该字典才会创建为一个split-table，它们的键表都被缓存在类型属性中，并且允许所有该类型的实例都可以共享该...split-table字典，该字典的行为方式与最初的字典的行为方式大致相同。
注意他们之间的使用区别并在不同情况下选取合适的序列 一、序列是什么 序列是一种数据存储方式，用来存储一系列的数据。 在内存中，序列就是一块用来存放多个值的连续的内存空间。...列出所有的键，列出所有的值 k = a.keys() v = a.values() print(k, v) # dict_keys(['name', 'age', 'sex']) dict_values...我们仍然要首先计算“name”对象的散列值： >>> bin(hash("name")) '-0b1010111101001110110101100100101' 和存储的底层流程算法一致，也是依次取散列值的不同位置的数字...元组和列表有哪些共同点？有哪些不同点？ # 1.相同点 # ( 1 )索引相同，从左到右都为0~~n-1。 # ( 2 )拼接相同，都可以用“+”拼接。...不同点 # 类型不同: 元组类型为：tuple; 列表类型为：list # 修改方式不同: 元组是不可变序列,不能修改; 列表可以根据索引来修改元素值 # 查找方式不同: 元组只能用Index()函数来查看
容器 种类 名称 存储 可变性 结构 字符串 str 存储字符编码 不可变 序列 列表 list 存储变量 可变 序列 元组 tuple 存储变量 不可变 序列 字典 dict 存储键*值对 可变 散列...集合 set 存储键* 可变 散列 *注：能充当键的数据必须是不可变数据类型。...但是%格式化把所有需要填入的信息放到待格式化字符串的后面，在一些时候是更加合适的方式。...⭐️字典 由一系列 键值对 组成的 可变 散列 容器。 散列：对键进行哈希运算，确定在内存中的存储位置，每条数据存储无先后顺序。...in dict_01.items()} dict_01 == dict_02 # True ⭐️集合 由一系列不重复的不可变类型变量(元组/数/字符串)组成的可变散列容器。
所有的示例都是在 Python 3.7 的环境下编写的，每个特性示例都给出了其正常工作所需的最低的 Python 版本。 潮流特性 Q 你觉得你Python中最骚的操作是哪些？ 解包！装饰器！...格式化字符串 f-string（最低 Python 版本为 3.6） “如何格式化字符串”这个话题我想是每个开发者在接触一门新语言的时候都会去学习的语法，而在Python中格式化语法的方式大家通常都会偏向于...如果你不知道为什么应该使用 【pathlib】，请参阅下面这篇 Trey Hunner 编写的炒鸡棒的博文以及它的后续版本，下面我们对比同一案例的新旧两个版本Python的实现： from glob import...隐式命名空间包（最低 Python 版本为 3.3） 一种组织 Python 代码文件的方式是将它们封装在程序包中（包含一个「init.py」的文件夹）。下面是官方文档提供的示例。...本地命名空间包的官方文档给出了一个很好的示例，并且明确指出了所有的限制。
——苏轼 ” 将字符串、列表和元组视为序列，是因为组成它们的成员具有顺序。这是对 Python 内置对象归类的一种方式。...在有的资料中，还提出了“基础对象类型”的类别，包括整数类型、浮点数类型、字符串类型和布尔类型。所以，根据对象的不同特点，可以有不同的聚类结果。...本章中的“容器”，也是一种归类方式，一般认为包括列表、元组和字典、集合（含可变集合和不变集合），前两种对象已经在第4章学习过，这里将开始学习后两种。诚然，读者也可以创造其他的归类方式。...unhasable：翻译为“不可散列”、“不可哈希”，此前学过的列表和现在学习的字典，都是此类型的对象，同时为可变对象。 所以，字典也不能作为键值对的键。...比如： >>> dict(name='laoqi', age=38) {'name': 'laoqi', 'age': 38} 所得字典的键就是 dict() 中的关键词参数 name 和 age —
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