使用LRU加速python应用

操作系统：CentOS 7.6.1810_x64

Python 版本 : 3.9.12

一、背景描述

使用python开发过程中，会遇到需要使用缓存加速应用的情况，比如下面这些场景：

数据转换加速

字符串时间转换成int时间戳；

字符串时间转换成datetime类型；

...

数据解析加速

bytes数据转换为int（数据包解析场景的端口、序列号等）;

bytes数据转换为string（数据包解析场景的ip地址等）；

...

本文提供两种实现方式来加速应用，这里记录下，希望对你有帮助。

二、具体实现

1、使用python自带的OrderedDict实现LRU

实现思路：

1）使用OrderedDict作为缓存，并设置大小；

2）第一次解析时，将解析结果加入缓存；

3）缓存元素数量超过设定数量，执行pop操作；

示例代码如下：

from collections import OrderedDict

class LRU:

    def __init__(self, func, maxsize=128):

        self.func = func

        self.maxsize = maxsize

        self.cache = OrderedDict()

    def __call__(self, *args):

        if args in self.cache:

            value = self.cache[args]

            self.cache.move_to_end(args)

            return value

        value = self.func(*args)

        if len(self.cache) >= self.maxsize:

            self.cache.popitem(False)

        self.cache[args] = value

        return value

2、使用lru-dict库实现LRU

pypi地址：https://pypi.org/project/lru-dict/

github地址：https://github.com/amitdev/lru-dict

安装lru-dict库：

pip install lru-dict

示例代码：

from lru import LRU

l = LRU(5)         # Create an LRU container that can hold 5 items

print l.peek_first_item(), l.peek_last_item()  #return the MRU key and LRU key

# Would print None None

for i in range(5):

   l[i] = str(i)

print l.items()    # Prints items in MRU order

# Would print [(4, '4'), (3, '3'), (2, '2'), (1, '1'), (0, '0')]

print l.peek_first_item(), l.peek_last_item()  #return the MRU key and LRU key

# Would print (4, '4') (0, '0')

l[5] = '5'         # Inserting one more item should evict the old item

print l.items()

# Would print [(5, '5'), (4, '4'), (3, '3'), (2, '2'), (1, '1')]

由于lru-dict库是使用c实现的，使用源代码安装可能存在环境问题，可直接使用pypi上面提供的预编译whl文件：

说明：

1）源码包为 lru-dict-1.1.8.tar.gz；

2）本文使用的whl文件是 lru_dict-1.1.8-cp39-cp39-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl ；

3）可从以下途径获取上述文件：

关注微信公众号（聊聊博文，文末可扫码）后回复 2023031901 获取。

三、运行效果

这里演示下两种实现方式的具体效果，并做下对比。

1、测试用例1（lru库实现）

测试代码：

运行效果：

运行时间：15.046 秒

2、测试用例2（ OrderedDict实现）

测试代码：

运行效果：

运行时间： 28.934秒

结论：

lru-dict库比较快。

说明：

1）使用OrderedDict实现LRU的优点在于不用安装额外的库；

2）lru-dict是使用c语言开发的第三方库，需要使用pip进行安装，性能比较好，但和平台相关性比较强；

四、资源下载

本文涉及示例代码及whl文件，可从百度网盘获取：

https://pan.baidu.com/s/1N6wWHhMkvXcyVI5mEhn1JA

关注微信公众号（聊聊博文，文末可扫码）后回复 2023031901 获取。