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).

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。

@lru_cache不适合默认attrs

我的@mem装饰:

import inspect
from copy import deepcopy
from functools import lru_cache, wraps
from typing import Any, Callable, Dict, Iterable


# helper
def get_all_kwargs_values(f: Callable, kwargs: Dict[str, Any]) -> Iterable[Any]:
    default_kwargs = {
        k: v.default
        for k, v in inspect.signature(f).parameters.items()
        if v.default is not inspect.Parameter.empty
    }

    all_kwargs = deepcopy(default_kwargs)
    all_kwargs.update(kwargs)

    for key in sorted(all_kwargs.keys()):
        yield all_kwargs[key]


# the best decorator
def mem(func: Callable) -> Callable:
    cache = dict()

    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs) -> Any:
        all_kwargs_values = get_all_kwargs_values(func, kwargs)
        params = (*args, *all_kwargs_values)
        _hash = hash(params)

        if _hash not in cache:
            cache[_hash] = func(*args, **kwargs)

        return cache[_hash]

    return wrapper


# some logic
def counter(*args) -> int:
    print(f'* not_cached:', end='\t')
    return sum(args)


@mem
def check_mem(a, *args, z=10) -> int:
    return counter(a, *args, z)


@lru_cache
def check_lru(a, *args, z=10) -> int:
    return counter(a, *args, z)


def test(func) -> None:
    print(f'\nTest {func.__name__}:')

    print('*', func(1, 2, 3, 4, 5))
    print('*', func(1, 2, 3, 4, 5))
    print('*', func(1, 2, 3, 4, 5, z=6))
    print('*', func(1, 2, 3, 4, 5, z=6))
    print('*', func(1))
    print('*', func(1, z=10))


def main():
    test(check_mem)
    test(check_lru)


if __name__ == '__main__':
    main()

输出:

Test check_mem:
* not_cached:   * 25
* 25
* not_cached:   * 21
* 21
* not_cached:   * 11
* 11

Test check_lru:
* not_cached:   * 25
* 25
* not_cached:   * 21
* 21
* not_cached:   * 11
* not_cached:   * 11

fastcache，这是Python 3 functools.lru_cache的C实现。提供10-30倍于标准库的加速。”

和选择的答案一样，只是导入不同:

from fastcache import lru_cache
@lru_cache(maxsize=128, typed=False)
def f(a, b):
    pass

此外，它安装在Anaconda中，不像functools需要安装。

从Python 3.2开始，有一个内置的装饰器:

@functools。lru_cache(最大容量= 100,输入= False)

装饰器使用一个可记忆可调用对象来包装函数，该可调用对象最多保存maxsize最近的调用。当使用相同的参数周期性地调用昂贵的或I/O绑定的函数时，它可以节省时间。

用于计算斐波那契数的LRU缓存示例:

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

>>> print([fib(n) for n in range(16)])
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610]

>>> print(fib.cache_info())
CacheInfo(hits=28, misses=16, maxsize=None, currsize=16)

如果你被Python 2困住了。X，这里是其他兼容的内存库列表:

functools32 | PyPI |源代码 repoze。lru | PyPI |源代码 pylru | PyPI |源代码 补丁。functools_lru_cache | PyPI |源代码

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…)