我编写了这个简单的装饰器类来缓存函数响应。我发现它对我的项目非常有用:

from datetime import datetime, timedelta 

class cached(object):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        self.cached_function_responses = {}
        self.default_max_age = kwargs.get("default_cache_max_age", timedelta(seconds=0))

    def __call__(self, func):
        def inner(*args, **kwargs):
            max_age = kwargs.get('max_age', self.default_max_age)
            if not max_age or func not in self.cached_function_responses or (datetime.now() - self.cached_function_responses[func]['fetch_time'] > max_age):
                if 'max_age' in kwargs: del kwargs['max_age']
                res = func(*args, **kwargs)
                self.cached_function_responses[func] = {'data': res, 'fetch_time': datetime.now()}
            return self.cached_function_responses[func]['data']
        return inner

用法很简单:

import time

@cached
def myfunc(a):
    print "in func"
    return (a, datetime.now())

@cached(default_max_age = timedelta(seconds=6))
def cacheable_test(a):
    print "in cacheable test: "
    return (a, datetime.now())


print cacheable_test(1,max_age=timedelta(seconds=5))
print cacheable_test(2,max_age=timedelta(seconds=5))
time.sleep(7)
print cacheable_test(3,max_age=timedelta(seconds=5))

尝试joblib https://joblib.readthedocs.io/en/latest/memory.html

from joblib import Memory
memory = Memory(cachedir=cachedir, verbose=0)
@memory.cache
    def f(x):
        print('Running f(%s)' % x)
        return x

Python 3.8 functools。cached_property装饰

https://docs.python.org/dev/library/functools.html#functools.cached_property

来自Werkzeug的cached_property在:https://stackoverflow.com/a/5295190/895245上提到过，但据说派生版本将合并到3.8中，这是非常棒的。

这个装饰器可以被看作是缓存@property，或者是清洁器@functools。Lru_cache，当你没有任何参数时。

医生说:

@functools.cached_property(func) Transform a method of a class into a property whose value is computed once and then cached as a normal attribute for the life of the instance. Similar to property(), with the addition of caching. Useful for expensive computed properties of instances that are otherwise effectively immutable. Example: class DataSet: def __init__(self, sequence_of_numbers): self._data = sequence_of_numbers @cached_property def stdev(self): return statistics.stdev(self._data) @cached_property def variance(self): return statistics.variance(self._data) New in version 3.8. Note This decorator requires that the dict attribute on each instance be a mutable mapping. This means it will not work with some types, such as metaclasses (since the dict attributes on type instances are read-only proxies for the class namespace), and those that specify slots without including dict as one of the defined slots (as such classes don’t provide a dict attribute at all).

我实现了类似的东西，使用pickle进行持久化，使用sha1进行简短的几乎唯一的id。基本上，缓存对函数代码和参数的历史进行哈希，以获得sha1，然后查找名称为sha1的文件。如果它存在，则打开它并返回结果;如果没有，则调用该函数并保存结果(如果需要一定时间来处理，则可以选择只保存结果)。

也就是说，我发誓我找到了一个现有的模块，它做到了这一点，并发现自己在这里试图找到该模块……我能找到的最接近的是这个，看起来差不多:http://chase-seibert.github.io/blog/2011/11/23/pythondjango-disk-based-caching-decorator.html

我看到的唯一问题是，它不能很好地用于大输入，因为它散列str(arg)，这不是唯一的大型数组。

如果有一个unique_hash()协议，让一个类返回其内容的安全散列，那就太好了。我基本上是手动实现我所关心的类型。

如果你正在使用Django框架，它有这样一个属性来缓存API的视图或响应 使用@cache_page(time)，也可以有其他选项。

例子:

@cache_page(60 * 15, cache="special_cache")
def my_view(request):
    ...

更多细节可以在这里找到。

免责声明:我是kids.cache的作者。

你应该检查孩子。Cache，它提供了一个在python 2和python 3上工作的@cache装饰器。没有依赖关系，大约100行代码。它的使用非常简单，例如，在你的代码中，你可以这样使用:

pip install kids.cache

Then

from kids.cache import cache
...
class MyClass(object):
    ...
    @cache            # <-- That's all you need to do
    @property
    def name(self):
        return 1 + 1  # supposedly expensive calculation

或者你可以把@cache装饰器放在@属性之后(同样的结果)。

在属性上使用缓存被称为惰性求值。缓存可以做更多的事情(它适用于带有任何参数、属性、任何类型的方法，甚至是类的函数……)对于高级用户，儿童。cache支持cachetools，它为python 2和python 3提供了漂亮的缓存存储(LRU, LFU, TTL, RR缓存)。

重要提示:孩子的默认缓存存储。缓存是一个标准字典，不建议长时间运行具有不同查询的程序，因为它会导致缓存存储不断增长。对于这种用法，你可以使用插件其他缓存存储使用例如(@cache(use=cachetools.LRUCache(maxsize=2))来装饰你的函数/属性/类/方法…)