在 Python >= 3.2 中将缓存存储到文件 functools.lru_cache

Question

我在 Python 3.3 中使用 @functools.lru_cache。我想将缓存保存到一个文件中，以便在程序重新启动时恢复它。我该怎么办？

编辑 1 可能的解决方案：We need to pickle any sort of callable

酸洗问题__closure__:

_pickle.PicklingError: Can't pickle <class 'cell'>: attribute lookup builtins.cell failed

如果我尝试在没有它的情况下恢复功能，我会得到：

TypeError: arg 5 (closure) must be tuple

Answer 1

你不能使用lru_cache 做你想做的事，因为它不提供访问缓存的 API，而且它可能在未来的版本中用 C 重写。如果你真的想保存缓存，你必须使用不同的解决方案来访问缓存。

自己写一个缓存很简单。例如：

from functools import wraps

def cached(func):
    func.cache = {}
    @wraps(func)
    def wrapper(*args):
        try:
            return func.cache[args]
        except KeyError:
            func.cache[args] = result = func(*args)
            return result   
    return wrapper

然后您可以将其用作装饰器：

>>> @cached
... def fibonacci(n):
...     if n < 2:
...             return n
...     return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
... 
>>> fibonacci(100)
354224848179261915075L

并检索cache：

>>> fibonacci.cache
{(32,): 2178309, (23,): 28657, ... }

然后您可以随意腌制/取消腌制缓存并加载它：

fibonacci.cache = pickle.load(cache_file_object)

---

我在 python 的问题跟踪器中找到了一个 feature request，用于将转储/加载添加到 lru_cache，但它未被接受/实施。也许将来可以通过lru_cache 为这些操作提供内置支持。

Answer 2

你可以使用我的库，mezmorize

import random
from mezmorize import Cache

cache = Cache(CACHE_TYPE='filesystem', CACHE_DIR='cache')


@cache.memoize()
def add(a, b):
    return a + b + random.randrange(0, 1000)

>>> add(2, 5)
727
>>> add(2, 5)
727

Answer 3

考虑使用joblib.Memory 持久缓存到磁盘。

由于磁盘很大，因此不需要 LRU 缓存方案。

Answer 4

除了公共 API 之外，您不应该接触装饰器实现中的任何内容，因此如果您想更改其行为，您可能需要复制其实现并自己添加必要的函数。请注意，缓存当前存储为循环双向链表，因此您在保存和加载时需要小心。

Answer 5

这是我写的东西，可能对devcache有帮助。

它旨在帮助您加快长期运行方法的迭代速度。可以通过配置文件进行配置

@devcache(group='crm')
def my_method(a, b, c):  
    ...        

@devcache(group='db')
def another_method(a, b, c): 
    ...        

缓存可以刷新或与 yaml 配置文件一起使用，例如：

refresh: false # refresh true will ignore use_cache and refresh all cached data 
props:
    1:
        group: crm
        use_cache: false
    2:
        group: db
        use_cache: true

将刷新my_method 的缓存并使用another_method 的缓存。

它不会帮助您腌制可调用对象，但它会完成缓存部分，并且可以直接修改代码以添加专门的序列化。