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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啊,只需要给这个找到一个正确的名字:“懒惰的属性评估”。

我也经常这样做;也许有一天我会在我的代码中使用这个配方。

Werkzeug有一个cached_property装饰器(docs, source)

尝试joblib https://joblib.readthedocs.io/en/latest/memory.html

from joblib import Memory
memory = Memory(cachedir=cachedir, verbose=0)
@memory.cache
    def f(x):
        print('Running f(%s)' % x)
        return x

免责声明:我是kids.cache的作者。

你应该检查孩子。Cache,它提供了一个在python 2和python 3上工作的@cache装饰器。没有依赖关系,大约100行代码。它的使用非常简单,例如,在你的代码中,你可以这样使用:

pip install kids.cache

Then

from kids.cache import cache
...
class MyClass(object):
    ...
    @cache            # <-- That's all you need to do
    @property
    def name(self):
        return 1 + 1  # supposedly expensive calculation

或者你可以把@cache装饰器放在@属性之后(同样的结果)。

在属性上使用缓存被称为惰性求值。缓存可以做更多的事情(它适用于带有任何参数、属性、任何类型的方法,甚至是类的函数……)对于高级用户,儿童。cache支持cachetools,它为python 2和python 3提供了漂亮的缓存存储(LRU, LFU, TTL, RR缓存)。

重要提示:孩子的默认缓存存储。缓存是一个标准字典,不建议长时间运行具有不同查询的程序,因为它会导致缓存存储不断增长。对于这种用法,你可以使用插件其他缓存存储使用例如(@cache(use=cachetools.LRUCache(maxsize=2))来装饰你的函数/属性/类/方法…)

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