python用装饰器实现缓存函数执行结果

根据调用的函数名和调用的参数,对函数的结果进行缓存,下次执行的时候就不用重复计算

 
可以用装饰器来实现
 
import time
import hashlib
import pickle cache = {} def is_obsolete(entry,duration):
d = time.time()-entry['time']
return d>duration def compute_key(function,args,kwargs):
key = pickle.dumps((function.func_name,args,kwargs))
return hashlib.sha1(key).hexdigest() def memoize(duration=10):
def _memorize(function):
def __memorize(*args,**kwargs):
key = compute_key(function,args,kwargs) if key in cache and not is_obsolete(cache[key],duration):
print 'we got a winner'
return cache[key][ 'value'] result = function(*args,**kwargs)
cache[key] = { 'value':result, 'time':time.time()}
return result
return __memorize
return _memorize
这里memoize就是一个装饰器,duration是缓存过期时间。compute_key函数合并调用的函数的名称、参数并计算出key。
函数执行的结果result缓存在cache[key]中
 
@memoize()
def complex(a,b):
time.sleep(2)
return a+b 
执行结果:
python用装饰器实现缓存函数执行结果
 
可以看到函数成功缓存,如果把@memoize()改成@memoize(2),缓存时间就改成2秒了
 
例程来自《Python高级编程》
上一篇:UNIX环境高级编程--第一章 UNIX基础知识


下一篇:Node.js_密码明文_密文_加密库_sha1