sklearn.externals.joblib中的Memory类：Python内存管理工具的介绍和使用

sklearn.externals.joblib中的Memory类是scikit-learn库中的一个Python内存管理工具，用于缓存计算结果以及提高计算速度。它可以帮助我们在计算过程中将结果保存在磁盘中，以便在后续的计算中重复使用，从而避免重复计算，提高计算效率。

Memory类的使用非常简单，下面我们来具体介绍其使用方法，并提供一个使用例子。

首先，我们需要从sklearn.externals.joblib中导入Memory类：

from sklearn.externals.joblib import Memory

接下来，我们可以创建一个Memory对象，并指定缓存结果保存的路径：

mem = Memory(location='cache_directory')

在创建Memory对象之后，我们可以使用memory.cache装饰器来缓存我们想要的函数或方法的计算结果，例如：

@mem.cache
def compute_result(x, y):
    # 这里输入为x和y，我们的计算结果为z
    # ...
    return z

在上面的例子中，compute_result函数的计算结果会被保存在磁盘的cache_directory文件夹中。

使用了memory.cache装饰器后，每次调用compute_result函数时，会先检查给定的输入参数是否已经计算过并保存在磁盘中。如果是，则直接读取保存的计算结果；如果不是，则进行计算，并将结果保存在磁盘中，以便下次使用。

下面是一个完整的使用例子，假设我们有一个计算平方的函数：

def square(x):
    return x * x

我们可以使用Memory类来缓存这个函数的计算结果，代码如下：

from sklearn.externals.joblib import Memory

mem = Memory(location='cache_directory')

@mem.cache
def cached_square(x):
    return square(x)

在上面的例子中，我们创建了一个名为cached_square的函数，并使用memory.cache装饰器来缓存它的计算结果。

现在，我们可以通过调用cached_square函数来计算平方，并缓存计算结果：

result = cached_square(5)

如果在此之后再次调用cached_square(5)，计算结果将会直接从磁盘中读取，而不是重新计算。

通过使用Memory类，我们可以避免重复计算，提高代码的运行效率。同时，Memory类还提供了一些其他功能，例如可以设置缓存的大小，可以通过memory.clear方法清除缓存等。

综上所述，sklearn.externals.joblib中的Memory类是一个非常有用的Python内存管理工具，可以缓存计算结果以及提高计算速度。通过使用Memory类，我们可以很容易地实现结果的缓存和重复使用，从而大大提高代码的效率。