Question

所以我最近问了一个关于memoization的问题，得到了一些很好的答案，现在我想把它提升到一个新的水平。经过相当多的谷歌搜索后，我找不到memoize装饰器的参考实现，它能够缓存一个带有关键字参数的函数。事实上，他们中的大多数只是使用*args作为缓存查找的关键，这意味着如果你想记住一个接受列表或dicts作为参数的函数，它也会破坏。

在我的例子中，函数的第一个参数本身就是一个唯一的标识符，适合用作缓存查找的dict键，但我希望能够使用关键字参数并仍然访问相同的缓存。我的意思是，my_func('unique_id', 10)和my_func(foo=10, func_id='unique_id')都应返回相同的缓存结果。

为了做到这一点，我们需要的是一种清洁和pythonic的方式来说'检查kwargs是否与第一个参数对应的关键字''。这就是我想出的：

class memoize(object):
    def __init__(self, cls):
        if type(cls) is FunctionType:
            # Let's just pretend that the function you gave us is a class.
            cls.instances = {}
            cls.__init__ = cls
        self.cls = cls
        self.__dict__.update(cls.__dict__)

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        """Return a cached instance of the appropriate class if it exists."""
        # This is some dark magic we're using here, but it's how we discover
        # that the first argument to Photograph.__init__ is 'filename', but the
        # first argument to Camera.__init__ is 'camera_id' in a general way.
        delta = 2 if type(self.cls) is FunctionType else 1
        first_keyword_arg = [k
            for k, v in inspect.getcallargs(
                self.cls.__init__,
                'self',
                'first argument',
                *['subsequent args'] * (len(args) + len(kwargs) - delta)).items()
                    if v == 'first argument'][0]
        key = kwargs.get(first_keyword_arg) or args[0]
        print key
        if key not in self.cls.instances:
            self.cls.instances[key] = self.cls(*args, **kwargs)
        return self.cls.instances[key]

疯狂的是，这确实有效。例如，如果你这样装饰：

@memoize
class FooBar:
    instances = {}

    def __init__(self, unique_id, irrelevant=None):
        print id(self)

然后，从您的代码中，您可以调用FooBar('12345', 20)或FooBar(irrelevant=20, unique_id='12345')，实际上可以获得相同的FooBar 实例。然后，您可以为第一个参数定义一个具有不同名称的不同类，因为它以一般方式工作（即，装饰器不需要知道任何关于它正在装饰的类的特定信息以使其工作）。 / p>

问题是，这是一个不敬虔的混乱; - ）

它有效，因为inspect.getcallargs返回一个dict，将定义的关键字映射到你提供的参数，所以我提供了一些虚假的参数，然后检查dict是否传递了第一个参数。

如果这样的事情甚至存在，那么更好的是inspect.getcallargs的类似物，它将两种参数统一为参数列表而不是关键字参数的字典。这将允许这样的事情：

def __call__(self, *args, **kwargs):
    key = inspect.getcallargsaslist(self.cls.__init__, None, *args, **kwargs)[1]
    if key not in self.cls.instances:
        self.cls.instances[key] = self.cls(*args, **kwargs)
    return self.cls.instances[key]

我可以看到解决这个问题的另一种方法是直接使用inspect.getcallargs提供的dict作为查找缓存键，但这需要一种可重复的方法来从相同的哈希值制作相同的字符串，这就是我听说不能依赖（我想我必须在排序键后自己构建字符串）。

有人对此有任何想法吗？想要使用关键字参数调用函数并缓存结果是错误的吗？或者只是非常困难？

Answer 1

我建议如下：

import inspect

class key_memoized(object):
    def __init__(self, func):
       self.func = func
       self.cache = {}

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        key = self.key(args, kwargs)
        if key not in self.cache:
            self.cache[key] = self.func(*args, **kwargs)
        return self.cache[key]

    def normalize_args(self, args, kwargs):
        spec = inspect.getargs(self.func.__code__).args
        return dict(kwargs.items() + zip(spec, args))

    def key(self, args, kwargs):
        a = self.normalize_args(args, kwargs)
        return tuple(sorted(a.items()))

示例：

@key_memoized
def foo(bar, baz, spam):
    print 'calling foo: bar=%r baz=%r spam=%r' % (bar, baz, spam)
    return bar + baz + spam

print foo(1, 2, 3)
print foo(1, 2, spam=3)         #memoized
print foo(spam=3, baz=2, bar=1) #memoized

请注意，您还可以扩展key_memoized并覆盖其key()方法，以提供更具体的记忆策略，例如忽略一些论点：

class memoize_by_bar(key_memoized):
    def key(self, args, kwargs):
        return self.normalize_args(args, kwargs)['bar']

@memoize_by_bar
def foo(bar, baz, spam):
    print 'calling foo: bar=%r baz=%r spam=%r' % (bar, baz, spam)
    return bar

print foo('x', 'ignore1', 'ignore2')
print foo('x', 'ignore3', 'ignore4')

Answer 2

尝试lru_cache：

@functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False)

Decorator用一个memoizing callable来包装一个函数，该函数可以保存maxsize最近的调用。当使用相同的参数定期调用昂贵的或I / O绑定函数时，它可以节省时间。

lru_cache在python 3.2中添加，但可以反向移植到2.x

Answer 3

您可以看一下我的软件包：https://github.com/Yiling-J/cacheme，实际上我为所有args / kwargs使用了一个容器：

@cacheme(key=lambda c: 'cat:{name}'.format(name=c.cat.name))
def get_cat(self, cat):
    return some_function(cat)

有没有pythonic方法来支持Python中的memoize装饰器的关键字参数？

3 个答案: