python用装饰器实现缓存函数执行结果

摘要: 缓存装饰器

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

# encoding:utf-8
# usr/bin/python
import time
import hashlib
import pickle
from functools import wraps

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):
@wraps(function)  # update_wrapper维持被修饰函数属性不变
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：

print complex(1, 2)
print complex(1, 2)

输出：

3
we got a winner
3

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