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
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
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
其他回答
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。
class memorize(dict):
def __init__(self, func):
self.func = func
def __call__(self, *args):
return self[args]
def __missing__(self, key):
result = self[key] = self.func(*key)
return result
示例使用:
>>> @memorize
... def foo(a, b):
... return a * b
>>> foo(2, 4)
8
>>> foo
{(2, 4): 8}
>>> foo('hi', 3)
'hihihi'
>>> foo
{(2, 4): 8, ('hi', 3): 'hihihi'}
Werkzeug有一个cached_property装饰器(docs, source)
函数缓存简单解决方案
TTL(时间到生命)和max_entries
当修饰函数接受不可哈希类型作为输入(例如dicts)时,不工作 可选参数:TTL(每个条目的生存时间) 可选参数:max_entries(如果缓存参数组合太多,不会使存储混乱) 确保该函数没有重要的副作用
示例使用
import time
@cache(ttl=timedelta(minutes=3), max_entries=300)
def add(a, b):
time.sleep(2)
return a + b
@cache()
def substract(a, b):
time.sleep(2)
return a - b
a = 5
# function is called with argument combinations the first time -> it takes some time
for i in range(5):
print(add(a, i))
# function is called with same arguments again? -> will answer from cache
for i in range(5):
print(add(a, i))
复制装饰器代码
from datetime import datetime, timedelta
def cache(**kwargs):
def decorator(function):
# static function variable for cache, lazy initialization
try: function.cache
except: function.cache = {}
def wrapper(*args):
# if nothing valid in cache, insert something
if not args in function.cache or datetime.now() > function.cache[args]['expiry']:
if 'max_entries' in kwargs:
max_entries = kwargs['max_entries']
if max_entries != None and len(function.cache) >= max_entries:
now = datetime.now()
# delete the the first expired entry that can be found (lazy deletion)
for key in function.cache:
if function.cache[key]['expiry'] < now:
del function.cache[key]
break
# if nothing is expired that is deletable, delete the first
if len(function.cache) >= max_entries:
del function.cache[next(iter(function.cache))]
function.cache[args] = {'result': function(*args), 'expiry': datetime.max if 'ttl' not in kwargs else datetime.now() + kwargs['ttl']}
# answer from cache
return function.cache[args]['result']
return wrapper
return decorator
在Python Wiki中还有另一个备忘录装饰器的例子:
http://wiki.python.org/moin/PythonDecoratorLibrary#Memoize
这个例子有点聪明,因为如果参数是可变的,它不会缓存结果。(检查代码,它非常简单和有趣!)