Python是否有Google Guava Loading Cache等价实现？求特定功能内存加载缓存

推荐使用cachetools库 #

这是一款专为Python打造的第三方缓存工具库，完全匹配你提出的三个核心需求：

• 重载时间配置：通过TTLCache类可直接设置缓存条目过期时间（ttl参数），还能动态修改实例的ttl属性调整过期规则，无需重启服务。
• 重载方式配置：提供多种缓存淘汰（重载）策略，包括LRU（最近最少使用）、LFU（最不经常使用）、TTL（时间过期）等，可根据业务场景灵活选择，也支持自定义策略。
• 线程安全：所有缓存类均可配合threading.Lock实现线程安全的缓存操作，官方也提供了带锁的装饰器用法，能有效避免多线程环境下的竞态问题。

代码示例 #

1. TTL缓存（支持动态调整过期时间）

from cachetools import TTLCache
import threading

# 初始化缓存：最大容量100，初始过期时间60秒
cache = TTLCache(maxsize=100, ttl=60)
# 线程锁保证线程安全
cache_lock = threading.Lock()

def get_cached_data(key):
    with cache_lock:
        if key in cache:
            return cache[key]
        # 模拟从数据库/API获取数据
        data = f"Fetched data for {key}"
        cache[key] = data
        return data

# 动态修改缓存过期时间（重载时间配置）
with cache_lock:
    cache.ttl = 30  # 将过期时间调整为30秒

2. 切换缓存重载方式（LRU → LFU）

from cachetools import cached, LRUCache, LFUCache
import threading

# 初始使用LRU缓存，线程安全
@cached(cache=LRUCache(maxsize=50), lock=threading.Lock())
def fetch_data(key):
    # 模拟耗时的数据获取操作
    return f"Source data: {key}"

# 切换为LFU缓存（重载方式配置）
fetch_data.cache = LFUCache(maxsize=50)

替代方案：自定义扩展内置缓存 #

如果不想引入第三方库，可基于functools.lru_cache扩展TTL和线程安全，但需要手动实现过期时间管理和锁机制，复杂度较高，不如cachetools成熟易用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Somya Singhal