选择性缓存/记忆的装饰器
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【中文标题】选择性缓存/记忆的装饰器【英文标题】:Decorators for selective caching / memoization 【发布时间】:2015-04-03 08:53:47 【问题描述】:我正在寻找一种构建装饰器@memoize
的方法,我可以在如下函数中使用它:
@memoize
my_function(a, b, c):
# Do stuff
# result may not always be the same for fixed (a,b,c)
return result
那么,如果我这样做:
result1 = my_function(a=1,b=2,c=3)
# The function f runs (slow). We cache the result for later
result2 = my_function(a=1, b=2, c=3)
# The decorator reads the cache and returns the result (fast)
现在说我想强制更新缓存:
result3 = my_function(a=1, b=2, c=3, force_update=True)
# The function runs *again* for values a, b, and c.
result4 = my_function(a=1, b=2, c=3)
# We read the cache
在上面的结尾,我们总是有result4 = result3
,但不一定是result4 = result
,这就是为什么需要一个选项来为相同的输入参数强制更新缓存。
我该如何解决这个问题?
注意joblib
据我所知joblib
支持.call
,这会强制重新运行,但它does not update the cache。
后续使用klepto
:
有没有办法让klepto
(参见@Wally 的答案)默认将其结果缓存在特定位置? (例如/some/path/
)并跨多个功能共享此位置?例如。我想说
cache_path = "/some/path/"
然后@memoize
同一路径下给定模块中的几个函数。
【问题讨论】:
functools.lru_cache
是一个 memoization 装饰器,它提供了一种清除整个缓存的方法(但不是像您的示例中那样的特定调用)。
【参考方案1】:
我建议查看joblib
和klepto
。两者都有非常可配置的缓存算法,并且可以做你想做的。
两者都绝对可以为result1
和result2
进行缓存,并且klepto
提供对缓存的访问,因此可以pop
从本地内存缓存中获取结果(无需从存储的存档中删除它,在数据库中说)。
>>> import klepto
>>> from klepto import lru_cache as memoize
>>> from klepto.keymaps import hashmap
>>> hasher = hashmap(algorithm='md5')
>>> @memoize(keymap=hasher)
... def squared(x):
... print("called")
... return x**2
...
>>> squared(1)
called
1
>>> squared(2)
called
4
>>> squared(3)
called
9
>>> squared(2)
4
>>>
>>> cache = squared.__cache__()
>>> # delete the 'key' for x=2
>>> cache.pop(squared.key(2))
4
>>> squared(2)
called
4
不完全是您正在寻找的关键字界面,但它具有您正在寻找的功能。
【讨论】:
谢谢沃利。我已经使用了joblib
,但找不到一种方法来满足我的要求(最接近的是.call
,但正如我在笔记中提到的,它不能满足我的需求)。我会调查klepto
。
我看到了您的编辑。我相信klepto
可以满足您的需求,因为它为任何缓存提供了dict
接口,并且还为缓存提供了pop
方法——实际上,它提供了所有dict
方法。
这很有帮助。谢谢沃利。它看起来像是一个比 joblib 更完整的记忆库。很高兴知道。在此说明中,您是否碰巧知道如何使用 disk 持久性执行上述操作?
我相信klepto.archives.dir_archive
在磁盘上创建一个存档,每个文件一个条目,而klepto.archives.file_archive
在磁盘上创建一个存档,所有条目都在一个文件中。此外,您可以使用SQL
存档之一写入磁盘。
见***.com/a/21447994/4482921。我还记得关于 SO 的另一个更好的例子,但似乎无法立即找到链接。【参考方案2】:
你可以这样做:
import cPickle
def memoize(func):
cache =
def decorator(*args, **kwargs):
force_update = kwargs.pop('force_update', None)
key = cPickle.dumps((args, kwargs))
if force_update or key not in cache:
res = func(*args, **kwargs)
cache[key] = res
else:
res = cache[key]
return res
return decorator
装饰器接受额外的参数force_update
(你不需要在你的函数中声明它)。它从kwargs
弹出。因此,如果您没有使用这些参数调用该函数,或者您传递的是 force_update = True
,该函数将被调用:
@memoize
def f(a=0, b=0, c=0):
import random
return [a, b, c, random.randint(1, 10)]
>>> print f(a=1, b=2, c=3)
[1, 2, 3, 9]
>>> print f(a=1, b=2, c=3) # value will be taken from the cache
[1, 2, 3, 9]
>>> print f(a=1, b=2, c=3, force_update=True)
[1, 2, 3, 2]
>>> print f(a=1, b=2, c=3) # value will be taken from the cache as well
[1, 2, 3, 2]
【讨论】:
【参考方案3】:如果你想自己做:
def memoize(func):
cache =
def cacher(a, b, c, force_update=False):
if force_update or (a, b, c) not in cache:
cache[(a, b, c)] = func(a, b, c)
return cache[(a, b, c)]
return cacher
【讨论】:
【参考方案4】:这纯粹是关于klepto
的后续问题......
流动将扩展@Wally 的示例以指定目录:
>>> import klepto
>>> from klepto import lru_cache as memoize
>>> from klepto.keymaps import hashmap
>>> from klepto.archives import dir_archive
>>> hasher = hashmap(algorithm='md5')
>>> dir_cache = dir_archive('/tmp/some/path/squared')
>>> dir_cache2 = dir_archive('/tmp/some/path/tripled')
>>> @memoize(keymap=hasher, cache=dir_cache)
... def squared(x):
... print("called")
... return x**2
>>>
>>> @memoize(keymap=hasher, cache=dir_cache2)
... def tripled(x):
... print('called')
... return 3*x
>>>
您也可以使用file_archive
,将路径指定为:
cache = file_archive('/tmp/some/path/file.py')
【讨论】:
太棒了。谢谢@迈克!我会阅读文档,但是您使用的特定键盘映射背后的假设是什么?即keymap=hashmap(algorithm='md5')
我不确定你所说的“假设”是什么意思......但也许这个链接会澄清:github.com/uqfoundation/klepto/blob/master/klepto/keymaps.py,并且可以在这里找到一组“编码”:github.com/uqfoundation/klepto/blob/master/klepto/crypto.py我使用了给定示例中使用的键映射。如果以上内容不能回答您的问题,请告诉我。以上是关于选择性缓存/记忆的装饰器的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章