LRU是在一個有限大小的快取空間，保持最近使用過的資料的一種快取機制，可以透過getter、setter方法搭配一個有序字典物件來實現
import collections
class LRUCache(object):
""" Simple LRU Cache
"""
def __init__(self, size=10):
""" 實例化時可透過size參數設定cache大小
"""
self.size = size
self._dict = collections.OrderedDict()
def __contains__(self, key):
""" 讓cache可以使用 in 來確認key值是否存在
"""
return key in self._dict
def __getitem__(self, key):
""" 讓cache可以使用value = cache[key]的方式取值
"""
return self.get(key)
def __setitem__(self, key, value):
""" 讓cache可以使用cache[key] = value的方式設值
"""
return self.set(key, value)
def get(self, key):
""" 取值。
如果要取得的key已經在字典中，則將該值移動到最新的位置，如果沒有就回傳None
"""
if key in self._dict:
value = self._dict.pop(key)
self._dict[key] = value
return value
return None
def set(self, key, value):
""" 設值。
如果該key已經存在cache中，則更新值，並調整位置至最新。
如果該key尚未在cache中，則先確定cache長度是否已經到達長度限制，
若已經達到長度限制的話則將最舊一筆資料剔除，再新增新值，
否則直接新增值
"""
try:
self._dict.pop(key)
except KeyError:
if len(self._dict) >= self.size:
self._dict.popitem(last=False)
self._dict[key] = value
def keys(self):
return self._dict.keys()
