考虑以下几点:

@property
def name(self):

    if not hasattr(self, '_name'):

        # expensive calculation
        self._name = 1 + 1

    return self._name

我是新来的,但我认为缓存可以分解成一个装饰器。只是我没有找到一个这样的;)

PS,真正的计算不依赖于可变值


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Werkzeug有一个cached_property装饰器(docs, source)

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我实现了类似的东西,使用pickle进行持久化,使用sha1进行简短的几乎唯一的id。基本上,缓存对函数代码和参数的历史进行哈希,以获得sha1,然后查找名称为sha1的文件。如果它存在,则打开它并返回结果;如果没有,则调用该函数并保存结果(如果需要一定时间来处理,则可以选择只保存结果)。

也就是说,我发誓我找到了一个现有的模块,它做到了这一点,并发现自己在这里试图找到该模块……我能找到的最接近的是这个,看起来差不多:http://chase-seibert.github.io/blog/2011/11/23/pythondjango-disk-based-caching-decorator.html

我看到的唯一问题是,它不能很好地用于大输入,因为它散列str(arg),这不是唯一的大型数组。

如果有一个unique_hash()协议,让一个类返回其内容的安全散列,那就太好了。我基本上是手动实现我所关心的类型。

Werkzeug有一个cached_property装饰器(docs, source)

我编写了这个简单的装饰器类来缓存函数响应。我发现它对我的项目非常有用:

from datetime import datetime, timedelta 

class cached(object):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        self.cached_function_responses = {}
        self.default_max_age = kwargs.get("default_cache_max_age", timedelta(seconds=0))

    def __call__(self, func):
        def inner(*args, **kwargs):
            max_age = kwargs.get('max_age', self.default_max_age)
            if not max_age or func not in self.cached_function_responses or (datetime.now() - self.cached_function_responses[func]['fetch_time'] > max_age):
                if 'max_age' in kwargs: del kwargs['max_age']
                res = func(*args, **kwargs)
                self.cached_function_responses[func] = {'data': res, 'fetch_time': datetime.now()}
            return self.cached_function_responses[func]['data']
        return inner

用法很简单:

import time

@cached
def myfunc(a):
    print "in func"
    return (a, datetime.now())

@cached(default_max_age = timedelta(seconds=6))
def cacheable_test(a):
    print "in cacheable test: "
    return (a, datetime.now())


print cacheable_test(1,max_age=timedelta(seconds=5))
print cacheable_test(2,max_age=timedelta(seconds=5))
time.sleep(7)
print cacheable_test(3,max_age=timedelta(seconds=5))

除了Memoize示例,我还找到了以下python包:

cachepy;它允许设置ttl和\或缓存函数的调用次数;此外,还可以使用加密的基于文件的缓存… percache

创建自己的装饰器并使用它

from django.core.cache import cache
import functools

def cache_returned_values(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        key = "choose a unique key here"
        results = cache.get(key)
        if not results:
            results = func(*args, **kwargs)
            cache.set(key, results)
        return results

    return wrapper

现在看函数

@cache_returned_values
def get_some_values(args):
  return x