「Pythonにおけるキャッシュの完全ガイド」

「Pythonでキャッシュを完全に活用するガイド」

キャッシュ作り方と関数のキャッシュ方法

同じ引数で繰り返し関数呼び出しを行うと、計算が繰り返されます。「メモ化」は関数呼び出しの結果を将来の使用のために「保存」できるため、このようなシナリオで便利です。これにより、時間の節約とコードの最適化が実現され、コードの計算量が減少します。「キャッシュ」は、任意のデータの保存を指すより一般的な用語です。

この記事では、さまざまなキャッシュ戦略、キャッシュの考慮事項、およびスクリプトに対して異なるタイプのキャッシュを有効にする方法（Pythonパッケージとあなたの実装を使用した方法）について触れます！

目次

• キャッシュの種類
• キャッシュの考慮事項
• LRUキャッシュ
• LFUキャッシュ
• FIFO / LIFOキャッシュ

キャッシュの種類

以下に、ニーズに応じた複数のキャッシュ戦略があります。

• 最近使用されたデータ（LRU）：最も一般的なキャッシュで、最も使用されなかったデータを削除します
• 最もまれに使用されるデータ（LFU）：最もまれに使用されたデータを削除します
• 先入れ先出（FIFO）：最も古いデータを削除します
• 後入れ先出（LIFO）：最も新しいデータを削除します
• 最近使用されたデータ（MRU）：最も最近使用されたデータを削除します
• ランダム置換（RR）：ランダムに選択されたデータを削除します

キャッシュの考慮事項

アプリケーションでキャッシュを使用する際には、キャッシュのメモリ使用量を考慮する必要があります。実装の選択にあたっては、アーキテクチャとデータ構造の観点から、以下のタイミングに関する考慮事項があります。

• Pythonでのデータサイエンスの線形代数講座
• Google フーバーチャレンジ：レベル3
• 「関係深層学習ベンチマーク（RelBench）に出会ってください：関係データベース上の機械学習のためのリアルな、大規模で多様なベンチマークデータセットのコレクション」

• アクセス時間：以前に計算された引数の結果は、O(1)の時間でアクセスするべきです
• 挿入時間：新しい引数の場合、データはキャッシュに挿入されるべきです。優れた実装ではO(1)の時間がかかりますが、一部の実装ではO(n)の時間がかかることもありますので、賢明に選択しましょう！
• 削除時間：…

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