可基于python字典实现四类本地内存缓存：一、基础memorycache类封装dict提供set/get/delete操作；二、扩展支持ttl过期，用双字典存值与时间戳；三、直接使用functools.lru_cache装饰器实现带容量限制的lru缓存；四、加threading.lock实现线程安全版本。
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如果您希望在CodeGeeX中利用Python字典构建一个轻量级、线程不安全但响应迅速的本地内存缓存，可直接基于内置dict类型实现键值存储与快速查取。以下是具体实现方式：
一、基础字典缓存类定义
该方法通过封装dict对象，提供set、get、delete等基本缓存操作接口，所有数据驻留在进程内存中，无序列化开销，适用于单线程或已加锁的多线程场景。
1、定义一个名为MemoryCache的类，内部初始化一个空字典作为存储容器。
2、在set方法中，接收key和value参数，直接执行self._cache[key] = value赋值操作。
3、在get方法中，使用self._cache.get(key, default)安全获取值，避免KeyError异常。
4、在delete方法中，调用self._cache.pop(key, None)移除指定键，失败时不抛出异常。
二、带过期时间的字典缓存
此方案扩展基础类，为每个缓存项附加时间戳，读取时判断是否超时，实现简易TTL（Time-To-Live）控制，不依赖外部定时器或后台清理线程。
1、在__init__中初始化self._cache = {}与self._timestamps = {}两个字典，分别存储值与对应写入时间（使用time.time()）。
2、set方法中，同时向_cache写入value，并向_timestamps写入当前时间戳。
3、get方法中，先检查key是否存在，再获取其时间戳，若time.time() - timestamp > ttl_seconds，则执行pop并返回None。
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4、delete方法同步清除_cache和_timestamps中对应key的条目。
三、使用functools.lru_cache装饰器替代手动实现
当缓存目标为纯函数且调用参数可哈希时，可跳过自定义类，直接复用Python标准库提供的LRU缓存机制，底层由字典支持，具备大小限制与最近最少使用淘汰策略。
1、在函数定义前添加@lru_cache(maxsize=128)装饰器，其中maxsize设为正整数启用LRU，设为None表示无容量限制。
2、确保被装饰函数的所有参数均为不可变类型（如str、int、tuple），否则将触发TypeError: unhashable type。
3、调用func.cache_info()可查看当前命中次数、未命中次数、最大容量及当前缓存大小，该信息可用于运行时监控缓存效率。
四、线程安全的字典缓存封装
在多线程环境下直接操作共享字典存在竞态风险，需引入threading.Lock保障同一时刻仅有一个线程执行读写操作，维持数据一致性。
1、在类初始化中创建self._lock = threading.Lock()实例。
2、所有涉及self._cache修改或复合读取（如先check后get）的操作，均需包裹在with self._lock:语句块内。
3、set方法中，在锁内完成赋值；get方法中，在锁内完成get调用并返回结果；delete方法同理。
4、注意避免在锁内执行耗时操作（如网络请求、文件IO），否则将严重阻塞其他线程。
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