Question

用Python记住整个计算块（多行lambda，如果可以创建的话）的最干净方法是什么？

在备忘录中，我打算给出一个通用的名称：“如果已经计算出结果，则从某个地方加载它。否则将其计算并保存到某个地方。”

我当前的解决方案（用于将任意计算结果缓存到磁盘的内容写成）：

有一个装饰器进行缓存（它将文件名保存/加载到的位置作为参数）：

from functools import wraps

def disk_cache(filename):
    def decorator(compute_result_func):
        @wraps(compute_result_func) # don't shadow function's docstring
        def wrapped(*args, **kwargs):
            if not os.path.exists(filename):
                # compute and save
                print "compute"
                result = compute_result_func()
                print "save"
                pickle.dump(result, open(filename, 'wb'))
            else:
                # load
                print "load"
                result = pickle.load(open(filename, 'rb'))
            return result
        return wrapped
    return decorator

每当我想记住一个计算块时，我都会将其包装到一个具有通用名称（如果可以的话，我将使用多行lambda）的函数，该函数不带任何内容（只捕获位于较大的范围）并返回单个结果。我用装饰器装饰了此函数，然后立即调用该函数。

@disk_cache(filename='/path/to/dump.pkl')
def multi_line_lambda():
    # do some stuff
    x = 2 ** 2
    y = 7
    return x + y
multi_line_lambda()

是否可以使用语法上更简洁的模式？像

with cache(filename):
    do x
    do y
    return result # which is actually just loaded if already existing

Answer 1

我过去曾探讨过这个确切的问题（无耻的插件：这里是my result），发现最好使用现有的方法。但是，如果您愿意滥用Python语法，请按以下步骤操作：

def disk_cache(filename):
    def decorator(compute_result_func):
        if not os.path.exists(filename):
            result = compute_result_func()
            pickle.dump(result, open(filename, 'wb'))
        else:
            result = pickle.load(open(filename, 'rb'))
        return result
    return decorator

现在，

@disk_cache(filename='/path/to/dump.pkl')
def calculated_stuff():
    # do some stuff
    x = 2 ** 2
    y = 7
    return x + y
# at this point, calculated_stuff() already contains the result (11)

请记住，这是一种肮脏的做法。不要用别人可以阅读的代码来做

在Python中清晰地记住整个块/匿名函数

1 个答案: