LRU的算法是比较简单的，当对key进行访问时（一般有查询，更新，增加，在get()和set()两个方法中实现即可）时，将该key放到队列的最前端（或最后端）就行了，这样就实现了对key按其最后一次访问的时间降序（或升序）排列，当向空间中增加新对象时，如果空间满了，删除队尾（或队首）的对象。
在Python中，可以使用collections.OrderedDict很方便的实现LRU算法，当然，如果你想不到用OrderedDict，那可以用dict+list来实现。本文主要参考了LRU CACHE IN PYTHON，写的非常好，既实现了功能，又简洁易读。方法一的代码与参考文章基本相同，方法二是我自己想出来的，比较繁琐一些，其实OrderedDict本身也是类似的这种机制来实现的有序。
不过，下面的实现是有问题的，这个cache的key:value键值对中，value只能是不可变类型。因为，如果value是可变类型，那对于同一个key，所有调用get(key)方法返回的value都是指向同一个可变对象的，当修改其中一个value时，那所有的value都会被修改了，即使你没有调用set()方法也会这样。这是我们不希望看到的。解决方法我想到了两种，一是可变对象序列化后再存储，即将可变对象转为不可变对象；二是仍存储可变对象，但get()时，返回一个深拷贝，这样每个get()调用返回的对象就不会相互影响了。推荐第一种方法。另外，对于key，推荐使用str/unicode类型。
当并发时，还会存在一个问题，因为这涉及到对公共资源的写操作，所以必须要对set()加锁。其实，在并发情况下，所有对公共资源的写操作都要加锁。如果不存在并发的情况，只有单线程，那可以不加锁。
方法一：用OrderedDict实现（推荐）
代码如下:
def __init__(self,capacity):
self.capacity = capacity
self.cache = OrderedDict()
def get(self,key):
if self.cache.has_key(key):
value = self.cache.pop(key)
self.cache[key] = value
else:
value = None
return value
def set(self,key,value):
if self.cache.has_key(key):
value = self.cache.pop(key)
self.cache[key] = value
else:
if len(self.cache) == self.capacity:
self.cache.popitem(last = False) #pop出第一个item
self.cache[key] = value
else:
self.cache[key] = value
输出如下
代码如下:
方法二：用dict+list实现（不推荐）
代码如下:
def get(self,key):
if self.d.has_key(key):
value = self.d[key]
self.l.remove(key)
self.l.insert(0,key)
else:
value = None
return value
def set(self,key,value):
if self.d.has_key(key):
self.l.remove(key)
elif len(self.d) == self.capacity:
oldest_key = self.l.pop()
self.d.pop(oldest_key)
self.d[key] = value
self.l.insert(0, key)
输出为
代码如下:
