library - python instruction set

Decorador de caché LRU de Python por instancia

Question

Usando el decorador LRU Cache encontrado aquí: http://code.activestate.com/recipes/578078-py26-and-py30-backport-of-python-33s-lru-cache/

from lru_cache import lru_cache
class Test:
@lru_cache(maxsize=16)
def cached_method(self, x):
return x + 5

Puedo crear un método de clase decorado con esto, pero termina creando una caché global que se aplica a todas las instancias de la clase Test. Sin embargo, mi intención era crear un caché por instancia. Entonces, si tuviera que instanciar 3 pruebas, tendría 3 cachés de LRU en lugar de 1 LRU de memoria caché para las 3 instancias.

La única indicación que tengo de que esto está sucediendo es cuando invoco a cache_info () en los diferentes métodos decorados de instancias de clase, todos devuelven las mismas estadísticas de caché (lo cual es extremadamente improbable porque interactúan con argumentos muy diferentes):

CacheInfo(hits=8379, misses=759, maxsize=128, currsize=128)
CacheInfo(hits=8379, misses=759, maxsize=128, currsize=128)
CacheInfo(hits=8379, misses=759, maxsize=128, currsize=128)

¿Hay algún decorador o truco que me permita fácilmente hacer que este decorador cree un caché para cada instancia de clase?

Answer 1

¿Qué tal esto: un decorador de funciones que envuelve el método con lru_cache la primera vez que se llama en cada instancia?

def instance_method_lru_cache(*cache_args, **cache_kwargs):
def cache_decorator(func):
@wraps(func)
def cache_factory(self, *args, **kwargs):
print(''creating cache'')
instance_cache = lru_cache(*cache_args, **cache_kwargs)(func)
instance_cache = instance_cache.__get__(self, self.__class__)
setattr(self, func.__name__, instance_cache)
return instance_cache(*args, **kwargs)
return cache_factory
return cache_decorator

Úselo así:

class Foo:
@instance_method_lru_cache()
def times_2(self, bar):
return bar * 2
foo1 = Foo()
foo2 = Foo()
print(foo1.times_2(2))
# creating cache
# 4
foo1.times_2(2)
# 4
print(foo2.times_2(2))
# creating cache
# 4
foo2.times_2(2)
# 4

Aquí hay una esencia en GitHub con cierta documentación en línea.

Answer 2

Suponiendo que no desea modificar el código (p. Ej., Porque desea poder realizar el puerto 3.3 y usar stdlib functools.lru_cache , o usar functools32 de PyPI en lugar de copiar y pegar una receta en su código), hay una solución obvia: crear un nuevo método de instancia decorada con cada instancia.

class Test:
def cached_method(self, x):
return x + 5
def __init__(self):
self.cached_method = lru_cache(maxsize=16)(self.cached_method)