Декоратор кэша Python LRU на экземпляр

использование декоратора кэша LRU, найденного здесь: http://code.activestate.com/recipes/578078-py26-and-py30-backport-of-python-33s-lru-cache/

from lru_cache import lru_cache
class Test:
    @lru_cache(maxsize=16)
    def cached_method(self, x):
         return x + 5

Я могу создать украшенный метод класса с этим, но он в конечном итоге создает глобальный кэш, который применяется к все экземпляры класса test. Однако моим намерением было создать кэш для каждого экземпляра. Поэтому, если бы я должен был создать экземпляр 3 тестов, у меня было бы 3 кэша LRU, а не 1 кэш LRU, который для всех 3 экземпляры.

единственное указание на то, что это происходит, - это при вызове cache_info() в разных экземплярах классов, оформленных методами, все они возвращают одну и ту же статистику кэша (что крайне маловероятно, учитывая, что они взаимодействуют с очень разными аргументами):

CacheInfo(hits=8379, misses=759, maxsize=128, currsize=128)
CacheInfo(hits=8379, misses=759, maxsize=128, currsize=128)
CacheInfo(hits=8379, misses=759, maxsize=128, currsize=128)

есть ли декоратор или трюк, который позволил бы мне легко заставить этого декоратора создать кэш для каждого экземпляра класса?

26
caching decorator lru python

2 ответов

предполагая, что вы не хотите изменять код (например, потому, что вы хотите иметь возможность просто порт 3.3 и использовать stdlib functools.lru_cache, или использовать functools32 из PyPI вместо копирования и вставки рецепта в ваш код), есть одно очевидное решение: создайте новый украшенный метод экземпляра с каждым экземпляром.

class Test:
    def cached_method(self, x):
         return x + 5
    def __init__(self):
         self.cached_method = lru_cache(maxsize=16)(self.cached_method)
32

как насчет этого:функции декоратор, который обертывает метод С lru_cache первый раз, когда он вызывается в каждом экземпляре?

def instance_method_lru_cache(*cache_args, **cache_kwargs):
    def cache_decorator(func):
        @wraps(func)
        def cache_factory(self, *args, **kwargs):
            print('creating cache')
            instance_cache = lru_cache(*cache_args, **cache_kwargs)(func)
            instance_cache = instance_cache.__get__(self, self.__class__)
            setattr(self, func.__name__, instance_cache)
            return instance_cache(*args, **kwargs)
        return cache_factory
    return cache_decorator

используйте его так:

class Foo:
    @instance_method_lru_cache()
    def times_2(self, bar):
        return bar * 2

foo1 = Foo()
foo2 = Foo()

print(foo1.times_2(2))
# creating cache
# 4
foo1.times_2(2)
# 4

print(foo2.times_2(2))
# creating cache
# 4
foo2.times_2(2)
# 4

вот суть на GitHub С некоторой встроенной документацией.

2