通过Python中的Cache()类实现数据的预加载与计算

在Python中，可以使用Cache类来实现数据的预加载和计算。Cache类是一个用来缓存函数计算结果的工具，它可以记录函数的输入参数和对应的计算结果，然后在下次以相同的参数调用函数时，直接返回已经计算好的结果，避免重复的计算过程，提高程序的执行效率。

下面是一个使用Cache类的简单例子：

from functools import lru_cache

class Cache:
    def __init__(self):
        self.cache = {}

    def __call__(self, func):
        @lru_cache(maxsize=None)
        def wrapper(*args):
            if args in self.cache:
                return self.cache[args]
            else:
                result = func(*args)
                self.cache[args] = result
                return result
        return wrapper

# 定义一个耗时的函数，用于测试缓存效果
@Cache()
def long_running_func(n):
    print("正在计算...")
    sum = 0
    for i in range(n):
        sum += i
    return sum

#       次调用函数，会进行计算并将结果缓存
print(long_running_func(1000))

# 第二次调用函数，会直接从缓存中获取结果
print(long_running_func(1000))

在上面的例子中，我们首先定义了一个Cache类，它有一个缓存字典cache用于存储计算结果。然后定义了一个装饰器__call__，用于将被修饰的函数包装成wrapper函数。

在wrapper函数中，我们首先检查缓存字典中是否已经存在与当前输入参数对应的计算结果，如果存在，则直接返回缓存的结果；如果不存在，则调用被修饰的函数进行计算，并将结果存入缓存字典中。

通过使用functools库提供的lru_cache装饰器，我们可以方便地实现缓存功能。lru_cache装饰器可以自动处理缓存的大小问题，并且在缓存满了的情况下会自动清除最近最少使用的计算结果。

在上面的例子中，我们使用了lru_cache(maxsize=None)来设置缓存的大小为无限大，这样就不会出现缓存溢出的问题。

在最后的代码中，我们定义了一个耗时的函数long_running_func，它使用了我们定义的Cache类来进行缓存计算。我们先调用long_running_func(1000)进行计算并将结果打印出来，然后再次调用同样的参数进行计算，可以看到结果是直接从缓存中获取的，而没有进行重复的计算。

通过使用Cache类，我们可以方便地将一些耗时的函数计算结果进行缓存，避免重复的计算过程，提高程序的执行效率。