Python：根据新的函数参数调用缓存的函数结果

Question

我对缓存和记忆的概念相当陌生。我已经阅读了一些其他讨论和资源 here、here 和 here，但一直无法很好地关注它们。

假设我在一个类中有两个成员函数。 （下面的简化示例。）假设第一个函数total 计算量很大。第二个函数subtotal 在计算上很简单，除了它使用第一个函数的返回值，因此也变得计算量很大，因为它当前需要重新调用total 来获得它的返回结果。

我想缓存第一个函数的结果并将其用作第二个函数的输入，如果输入 y 到 subtotal 将输入 x 共享给最近的通话的total。那就是：

• 如果调用 subtotal()，其中 y 等于 a
  中 x 的值 total 的先前调用，然后使用该缓存结果而不是
  重新调用total。
• 否则，只需使用x = y 调用total()。

例子：

class MyObject(object):

    def __init__(self, a, b):
        self.a, self.b = a, b

    def total(self, x):
        return (self.a + self.b) * x     # some time-expensive calculation

    def subtotal(self, y, z):
        return self.total(x=y) + z       # Don't want to have to re-run total() here
                                         # IF y == x from a recent call of total(),
                                         # otherwise, call total().

Answer 1

对于 Python3.2 或更高版本，您可以使用functools.lru_cache。 如果您要直接用functools.lru_cache 装饰total，那么lru_cache 将根据self 和x 这两个参数的值缓存total 的返回值。由于 lru_cache 的内部 dict 存储对 self 的引用，因此将 @lru_cache 直接应用于类方法会创建对 self 的循环引用，这使得类的实例不可解除引用（因此内存泄漏）。

Here is a workaround 允许您将lru_cache 与类方法一起使用——它基于除第一个参数self 之外的所有参数缓存结果，并使用weakref 来避免循环引用问题：

import functools
import weakref

def memoized_method(*lru_args, **lru_kwargs):
    """
    https://stackoverflow.com/a/33672499/190597 (orly)
    """
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapped_func(self, *args, **kwargs):
            # We're storing the wrapped method inside the instance. If we had
            # a strong reference to self the instance would never die.
            self_weak = weakref.ref(self)
            @functools.wraps(func)
            @functools.lru_cache(*lru_args, **lru_kwargs)
            def cached_method(*args, **kwargs):
                return func(self_weak(), *args, **kwargs)
            setattr(self, func.__name__, cached_method)
            return cached_method(*args, **kwargs)
        return wrapped_func
    return decorator


class MyObject(object):

    def __init__(self, a, b):
        self.a, self.b = a, b

    @memoized_method()
    def total(self, x):
        print('Calling total (x={})'.format(x))
        return (self.a + self.b) * x


    def subtotal(self, y, z):
        return self.total(x=y) + z 

mobj = MyObject(1,2)
mobj.subtotal(10, 20)
mobj.subtotal(10, 30)

打印

Calling total (x=10)

只有一次。

---

或者，您可以通过以下方式使用 dict 滚动自己的缓存：

class MyObject(object):

    def __init__(self, a, b):
        self.a, self.b = a, b
        self._total = dict()

    def total(self, x):
        print('Calling total (x={})'.format(x))
        self._total[x] = t = (self.a + self.b) * x
        return t

    def subtotal(self, y, z):
        t = self._total[y] if y in self._total else self.total(y)
        return t + z 

mobj = MyObject(1,2)
mobj.subtotal(10, 20)
mobj.subtotal(10, 30)

lru_cache 相对于这个基于字典的缓存的一个优势是 lru_cache 是线程安全的。 lru_cache 也有一个 maxsize 参数可以帮助 防止内存使用量无限制地增长（例如，由于 长时间运行的进程多次调用 total 并使用不同的 x 值）。

Answer 2

感谢大家的回复，阅读它们并了解幕后情况很有帮助。正如@Tadhg McDonald-Jensen 所说，似乎我在这里不需要更多的东西，而不是@functools.lru_cache。 （我在 Python 3.5 中。）关于 @unutbu 的评论，我没有收到用 @lru_cache 装饰 total() 的错误。让我纠正我自己的例子，我会在这里为其他初学者保留这个：

from functools import lru_cache
from datetime import datetime as dt

class MyObject(object):
    def __init__(self, a, b):
        self.a, self.b = a, b

    @lru_cache(maxsize=None)
    def total(self, x):        
        lst = []
        for i in range(int(1e7)):
            val = self.a + self.b + x    # time-expensive loop
            lst.append(val)
        return np.array(lst)     

    def subtotal(self, y, z):
        return self.total(x=y) + z       # if y==x from a previous call of
                                         # total(), used cached result.

myobj = MyObject(1, 2)

# Call total() with x=20
a = dt.now()
myobj.total(x=20)
b = dt.now()
c = (b - a).total_seconds()

# Call subtotal() with y=21
a2 = dt.now()
myobj.subtotal(y=21, z=1)
b2 = dt.now()
c2 = (b2 - a2).total_seconds()

# Call subtotal() with y=20 - should take substantially less time
# with x=20 used in previous call of total().
a3 = dt.now()
myobj.subtotal(y=20, z=1)
b3 = dt.now()
c3 = (b3 - a3).total_seconds()

print('c: {}, c2: {}, c3: {}'.format(c, c2, c3))
c: 2.469753, c2: 2.355764, c3: 0.016998

Answer 3

在这种情况下，我会做一些简单的事情，也许不是最优雅的方式，但可以解决问题：

class MyObject(object):
    param_values = {}
    def __init__(self, a, b):
        self.a, self.b = a, b

    def total(self, x):
        if x not in MyObject.param_values:
          MyObject.param_values[x] = (self.a + self.b) * x
          print(str(x) + " was never called before")
        return MyObject.param_values[x]

    def subtotal(self, y, z):
        if y in MyObject.param_values:
          return MyObject.param_values[y] + z
        else:
          return self.total(y) + z