Question

我想在执行过程中通过某些类方法激活或停用“缓存”。

我找到了一种通过以下方式激活它的方法：

(...)
setattr(self, "_greedy_function", my_cache_decorator(self._cache)(getattr(self, "_greedy_function")))
(...)

其中self._cache是我自己的缓存对象，用于存储self._greedy_function的结果。

它工作正常，但是现在如果我要停用缓存并“取消装饰” _greedy_function，该怎么办？

我看到了一个可能的解决方案，在修饰之前存储_greedy_function的引用，但是也许有一种方法可以从修饰的函数中检索它，这会更好。

根据要求，这是装饰器和我用来缓存类函数结果的缓存对象：

import logging
from collections import OrderedDict, namedtuple
from functools import wraps

logging.basicConfig(
    level=logging.WARNING,
    format='%(asctime)s %(name)s %(levelname)s %(message)s'
)

logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.INFO)

CacheInfo = namedtuple("CacheInfo", "hits misses maxsize currsize")

def lru_cache(cache):
    """
    A replacement for functools.lru_cache() build on a custom LRU Class.
    It can cache class methods.
    """
    def decorator(func):
        logger.debug("assigning cache %r to function %s" % (cache, func.__name__))
        @wraps(func)
        def wrapped_func(*args, **kwargs):
            try:
                ret = cache[args]
                logger.debug("cached value returned for function %s" % func.__name__)
                return ret
            except KeyError:
                try:
                    ret = func(*args, **kwargs)
                except:
                    raise
                else:
                    logger.debug("cache updated for function %s" % func.__name__)
                    cache[args] = ret
                    return ret
        return wrapped_func
    return decorator

class LRU(OrderedDict):
    """
    Custom implementation of a LRU cache, build on top of an Ordered dict.
    """
    __slots__ = "_hits", "_misses", "_maxsize"

    def __new__(cls, maxsize=128):
        if maxsize is None:
            return None
        return super().__new__(cls, maxsize=maxsize)

    def __init__(self, maxsize=128, *args, **kwargs):
        self.maxsize = maxsize
        self._hits = 0
        self._misses = 0
        super().__init__(*args, **kwargs)

    def __getitem__(self, key):
        try:
            value = super().__getitem__(key)
        except KeyError:
            self._misses += 1
            raise
        else:
            self.move_to_end(key)
            self._hits += 1
            return value

    def __setitem__(self, key, value):
        super().__setitem__(key, value)
        if len(self) > self._maxsize:
            oldest, = next(iter(self))
            del self[oldest]

    def __delitem__(self, key):
        try:
            super().__delitem__((key,))
        except KeyError:
            pass

    def __repr__(self):
        return "<%s object at %s: %s>" % (self.__class__.__name__, hex(id(self)), self.cache_info())

    def cache_info(self):
        return CacheInfo(self._hits, self._misses, self._maxsize, len(self))

    def clear(self):
        super().clear()
        self._hits, self._misses = 0, 0

    @property
    def maxsize(self):
        return self._maxsize

    @maxsize.setter
    def maxsize(self, maxsize):
        if not isinstance(maxsize, int):
            raise TypeError
        elif maxsize < 2:
            raise ValueError
        elif maxsize & (maxsize - 1) != 0:
            logger.warning("LRU feature performs best when maxsize is a power-of-two, maybe.")
        while maxsize < len(self):
            oldest, = next(iter(self))
            print(oldest)
            del self[oldest]
        self._maxsize = maxsize

编辑：我已经使用注释中建议的__wrapped__属性更新了代码，并且效果很好！整个过程在这里：https://gist.github.com/fbparis/b3ddd5673b603b42c880974b23db7cda（kik.set_cache（）方法...）

Answer 1

您使事情变得太复杂了。装饰器可以简单地由del self._greedy_function删除。不需要__wrapped__属性。

这是set_cache和unset_cache方法的最小实现：

class LRU(OrderedDict):
    def __init__(self, maxsize=128, *args, **kwargs):
        # ...
        self._cache = dict()
        super().__init__(*args, **kwargs)

    def _greedy_function(self):
        time.sleep(1)
        return time.time()

    def set_cache(self):
        self._greedy_function = lru_cache(self._cache)(getattr(self, "_greedy_function"))

    def unset_cache(self):
        del self._greedy_function

使用装饰器lru_cache，以下是结果

o = LRU()
o.set_cache()
print('First call', o._greedy_function())
print('Second call',o._greedy_function()) # Here it prints out the cached value
o.unset_cache()
print('Third call', o._greedy_function()) # The cache is not used

输出

First call 1552966668.735025
Second call 1552966668.735025
Third call 1552966669.7354007

Answer 2

现代版本的functools.wraps在其创建的包装器上将原始功能作为属性__wrapped__ 安装。（一个人可以在通常用于此目的的嵌套函数中搜索__closure__，但也可以使用其他类型。）可以期望任何包装程序都遵循此约定。

一种替代方法是具有一个永久包装器，该包装器可以由 flag 进行控制，以便可以启用和禁用该包装，而无需将其删除和恢复。这具有包装器可以保持其状态（此处为缓存的值）的优点。该标志可以是一个单独的变量（例如，，是带有包装功能的对象的另一个属性，如果有的话），也可以是包装器本身的一个属性。

如何从函数中动态删除装饰器？

2 个答案: