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


当前回答

如果你正在使用Django框架,它有这样一个属性来缓存API的视图或响应 使用@cache_page(time),也可以有其他选项。

例子:

@cache_page(60 * 15, cache="special_cache")
def my_view(request):
    ...

更多细节可以在这里找到。

其他回答

Werkzeug有一个cached_property装饰器(docs, source)

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。

functools。缓存已经在Python 3.9 (docs)中发布:

from functools import cache

@cache
def factorial(n):
    return n * factorial(n-1) if n else 1

在以前的Python版本中,早期的答案之一仍然是有效的解决方案:使用lru_cache作为普通缓存,没有限制和lru特性。(文档)

如果maxsize设置为None,将禁用LRU特性,并将缓存 可以不受束缚地成长。

这里有一个更漂亮的版本:

cache = lru_cache(maxsize=None)

@cache
def func(param1):
   pass

Python 3.8 functools。cached_property装饰

https://docs.python.org/dev/library/functools.html#functools.cached_property

来自Werkzeug的cached_property在:https://stackoverflow.com/a/5295190/895245上提到过,但据说派生版本将合并到3.8中,这是非常棒的。

这个装饰器可以被看作是缓存@property,或者是清洁器@functools。Lru_cache,当你没有任何参数时。

医生说:

@functools.cached_property(func) Transform a method of a class into a property whose value is computed once and then cached as a normal attribute for the life of the instance. Similar to property(), with the addition of caching. Useful for expensive computed properties of instances that are otherwise effectively immutable. Example: class DataSet: def __init__(self, sequence_of_numbers): self._data = sequence_of_numbers @cached_property def stdev(self): return statistics.stdev(self._data) @cached_property def variance(self): return statistics.variance(self._data) New in version 3.8. Note This decorator requires that the dict attribute on each instance be a mutable mapping. This means it will not work with some types, such as metaclasses (since the dict attributes on type instances are read-only proxies for the class namespace), and those that specify slots without including dict as one of the defined slots (as such classes don’t provide a dict attribute at all).

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