[Python] Accélération du traitement à l'aide des outils de cache

Vérifiez si Python peut également accélérer le traitement en utilisant le cache.
En conséquence, il s'est avéré qu'il peut être facilement utilisé en utilisant une bibliothèque appelée cachetools. --Ainsi, cette fois, le contour de la bibliothèque et l'exemple de description du processus sont décrits.
** * Étant donné que ce contenu traite du plan, de l'image du résultat et de la description de base, reportez-vous au Document pour plus de détails. ** **

Aperçu

--cachetools est une bibliothèque de collection qui résume le traitement à grande vitesse (mémorisation) à l'aide du cache.

Les caractéristiques sont les suivantes.
De nombreux algorithmes de cache peuvent être traités avec un petit nombre de descriptions.
Il est extensible et peut être changé en un mécanisme approprié en fonction de l'application et de l'environnement.
Les données sont stockées dans la RAM.
Github : cachetools

résultat

――Comme le montrent les deux images de comparaison suivantes, il est possible d'accélérer facilement les traitements lourds avec un peu de description.

environnement

Google Colaboratory

Installation

--Installez la bibliothèque cachetools avec la commande suivante.

pip install cachetools

Exemple de description

** * Étant donné que ce contenu traite du contour, de l'image du résultat et de la description de base, reportez-vous au Document pour plus de détails. ** **

De base

Lors de l'utilisation du traitement de cache standard (aucune option spécifiée).

#Charger la bibliothèque
from cachetools import cached

#Activation du cache
@cached(cache ={})
def fibonacci(n):
  if n <= 2:
    return 1
  else:
    return fibonacci(n - 2) + fibonacci(n - 1)

print(fibonacci(30))

Chaque option

Les types de traitement de cache suivants peuvent être utilisés.

Nom	Contenu
TTLCache	Spécifiez la durée de vie du cache. Aucun accès à tout ce qui dépasse la durée de vie. Jetez d'abord les éléments les moins utilisés.
LFUCache	Fréquence minimale d'utilisation. Mesurez la fréquence d'acquisition de l'élément et jetez celui qui n'est pas utilisé le plus souvent
LRUCache	Fréquence inutilisée maximale. Jeter du moins utilisé
RRCache	Aléatoire. Sélectionnez au hasard des éléments et jetez-les à partir de là

--Ce qui suit est un exemple de description

#Charger la bibliothèque
from cachetools import cached, LFUCache, TTLCache, RRCache

@cached(cache=LFUCache(maxsize=10))  #Nombre maximum d'exploitations
def get_all_item:
  #En traitement

@cached(cache=TTLCache(maxsize=10, ttl=300))  #Rétention et durée de vie maximales
def get_user_item:
  #En traitement

@cached(cache=RRCache(maxsize=10, choice=min))  #Fonction alternative qui renvoie le nombre maximum de fonds et tout élément
def get_random:
  #En traitement. cache.Fonction spécifiée par choix(min)Peut être appelé.