在python中缓存函数的最后k个结果
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了在python中缓存函数的最后k个结果相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
我想编写一个接受单参数函数f和整数k的函数,并返回一个与f相同的函数,除非它缓存f的最后k个结果。
例如,如果memoize是我们追求的函数,让mem_f = memoize(f,2),那么:
mem_f(arg1) -> f(arg1) is computed and cached
mem_f(arg1) -> f(arg1) is returned from cache
mem_f(arg2) -> f(arg2) is computed and cached
mem_f(arg3) -> f(arg3) is computed and cached, and f(arg1) is evicted
我所做的是:
def memoize(f,k):
cache = dict()
def mem_f(*args):
if args in cache:
return cache[args]
result = f(*args)
cache[args]= result
return result
return mem_f
此函数返回缓存中的结果,如果它不在缓存中,则计算并缓存它。但是,我不清楚如何只缓存f的最后k个结果?我是新手,任何帮助将不胜感激。
答案
你可以使用functools.lru_cache
来进行缓存。我接受一个maxsize
参数来控制它缓存的程度:
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=2)
def test(n):
print("calling function")
return n * 2
print(test(2))
print(test(2))
print(test(3))
print(test(3))
print(test(4))
print(test(4))
print(test(2))
结果:
调用功能 4 4 调用功能 6 6 调用功能 8 8 调用功能 4
另一答案
扩展了Mark Meyer的优秀建议,以下是使用lru_cache
解决方案的问题以及问题的术语:
from functools import lru_cache
def memoize(f, k):
mem_f = lru_cache(maxsize=k)(f)
return mem_f
def multiply(a, b):
print("Called with {}, {}".format(a, b))
return a * b
def main():
memo_multiply = memoize(multiply, 2)
print("Answer: {}".format(memo_multiply(3, 4)))
print("Answer: {}".format(memo_multiply(3, 4)))
print("Answer: {}".format(memo_multiply(3, 7)))
print("Answer: {}".format(memo_multiply(3, 8)))
if __name__ == "__main__":
main()
结果:
Called with 3, 4
Answer: 12
Answer: 12
Called with 3, 7
Answer: 21
Called with 3, 8
Answer: 24
另一答案
Solution
您可以像这样使用OrderedDict
修复您拥有的代码:
from collections import OrderedDict
def memoize(f, k):
cache = OrderedDict()
def mem_f(*args):
if args in cache:
return cache[args]
result = f(*args)
if len(cache) >= k:
cache.popitem(last=False)
cache[args]= result
return result
return mem_f,cache
Testing it out
def mysum(a, b):
return a + b
mysum_cached,cache = memoize(mysum, 10)
for i in range(100)
mysum_cached(i, i)
print(cache)
输出:
OrderedDict([((90, 90), 180), ((91, 91), 182), ((92, 92), 184), ((93, 93), 186), ((94, 94), 188), ((95, 95), 190), ((96, 96), 192), ((97, 97), 194), ((98, 98), 196), ((99, 99), 198)])
这个版本的memoize
可能适用于您自己的代码。但是,对于生产代码(即其他人不得不依赖的代码),您应该使用Mark Meyer建议的标准库函数(functools.lru_cache
)。
以上是关于在python中缓存函数的最后k个结果的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章