python 函式結果快取一段時間的裝飾器

把函式結果快取一段時間，比如讀取乙個mongodb，mongodb中的內容又在發生變化，如果從部署後，自始至終只去讀一次那就感觸不到變化了，如果每次呼叫乙個函式就去讀取那太頻繁了耽誤響應時間也加大了cpu負擔，也不行。那就把結果快取一段時間。

來乙個快取一段時間的裝飾器。

class
functionresultcacher:
logger = logmanager('
functionresultchche
').get_logger_and_add_handlers()
func_result_dict ={}
"""    
"""@classmethod
defcached_function_result_for_a_time(cls, cache_time):
"""函式的結果快取一段時間裝飾器
:param cache_time 快取的時間
:type cache_time : float
"""def
_cached_function_result_for_a_time(fun):
@wraps(fun)
def__cached_function_result_for_a_time(*args, **kwargs):
if len(cls.func_result_dict) > 1024:
cls.func_result_dict.clear()
key =cls._make_arguments_to_key(args, kwargs)
if (fun, key) in cls.func_result_dict and time.time() - cls.func_result_dict[(fun, key)][1] return
cls.func_result_dict[(fun, key)][0]
else
:                    result = fun(*args, **kwargs)
cls.func_result_dict[(fun, key)] =(result, time.time())
cls.logger.debug(
'函式 [{}] 此次不使用快取
'.format(fun.__name__
))                    
return
result
return
__cached_function_result_for_a_time
return
_cached_function_result_for_a_time
@staticmethod
def_make_arguments_to_key(args, kwds):
key =args
ifkwds:
sorted_items =sorted(kwds.items())
for item in
sorted_items:
key +=item
return key

測試下：

@functionresultcacher.cached_function_result_for_a_time(3)
def f10(a, b, c=3, d=4):
print('計算中。。。')
return a + b + c + d
print(f10(1, 2, 3, 4))
print(f10(1, 2, 3, 4))
time.sleep(4)
print(f10(1, 2, 3, 4))
執行結果是這樣

可以發現只計算了兩次，第一次是開始時候沒有快取所以要計算，第二次有快取了就不計算，第三次因為超過了3秒就不使用快取了，所以要計算。

需要注意一點的是用字典做的快取，如果函式的結果非常大，部署後一直執行，一段時間後會佔一大塊記憶體，所以設定了1024個快取結果，否則就清除字典。如果函式沒有入參或者入參都是一樣的那就沒事，如果入參不一樣且函式返回結果超長是乙個幾百萬長度的字串，那就用此裝飾器時候要小心點。

把if len(cls.func_result_dict) > 1024:     改為if sys.getsizeof(cls.func_result_dict) > 100 * 1000 * 1000，則是直接判斷記憶體。

此裝飾器可以裝飾在函式上，當然也可以裝飾在方法上了。因為 *args **kwargs代表了所有引數，self只是其中的乙個特殊引數而已，所以可以裝飾在方法上。

functools模組有個lru_cache裝飾器，是快取指定次數的裝飾器，這個是快取指定時間的。

python 函式結果快取一段時間的裝飾器

Windows系統下獲取一段函式執行的時間

多型結合一段程式，輸出結果，注意分析

被疏忽的一段Python語法

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