在python中缓存函数的最后k个结果
我想写一个函数,它接受一个单参数函数f和一个整数k,并返回一个与f行为相同的函数,只是它缓存了f的最后k个结果 例如,如果memoize是我们要使用的函数,让mem_f=memoize(f,2),那么: 我所做的是:在python中缓存函数的最后k个结果,python,python-3.x,function,caching,memoization,Python,Python 3.x,Function,Caching,Memoization,我想写一个函数,它接受一个单参数函数f和一个整数k,并返回一个与f行为相同的函数,只是它缓存了f的最后k个结果 例如,如果memoize是我们要使用的函数,让mem_f=memoize(f,2),那么: 我所做的是: def memoize(f,k): cache = dict() def mem_f(*args): if args in cache: return cache[args] result = f(*args
def memoize(f,k):
cache = dict()
def mem_f(*args):
if args in cache:
return cache[args]
result = f(*args)
cache[args]= result
return result
return mem_f
此函数从缓存返回结果,如果结果不在缓存中,则计算并缓存结果。但是,我不清楚如何只缓存f的最后k个结果?我是新手,希望您能提供帮助 解决方案
您可以通过如下方式使用OrderedDict
修复您的代码:
from collections import OrderedDict
def memoize(f, k):
cache = OrderedDict()
def mem_f(*args):
if args in cache:
return cache[args]
result = f(*args)
if len(cache) >= k:
cache.popitem(last=False)
cache[args]= result
return result
return mem_f,cache
测试它
输出:
OrderedDict([((90, 90), 180), ((91, 91), 182), ((92, 92), 184), ((93, 93), 186), ((94, 94), 188), ((95, 95), 190), ((96, 96), 192), ((97, 97), 194), ((98, 98), 196), ((99, 99), 198)])
此版本的memoize
可能适用于您自己的代码。但是,对于生产代码(即其他人必须依赖的代码),您可能应该使用Mark Meyer建议的标准库函数(functools.lru\u cache
)。您可以使用它进行缓存。我接受一个maxsize
参数来控制它的缓存量:
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=2)
def test(n):
print("calling function")
return n * 2
print(test(2))
print(test(2))
print(test(3))
print(test(3))
print(test(4))
print(test(4))
print(test(2))
结果:
调用函数4
4
调用函数
6
6
调用函数
8
8
调用函数
四,
扩展Mark Meyer的优秀建议,下面是使用
lru缓存的解决方案以及您问题的术语:
from functools import lru_cache
def memoize(f, k):
mem_f = lru_cache(maxsize=k)(f)
return mem_f
def multiply(a, b):
print("Called with {}, {}".format(a, b))
return a * b
def main():
memo_multiply = memoize(multiply, 2)
print("Answer: {}".format(memo_multiply(3, 4)))
print("Answer: {}".format(memo_multiply(3, 4)))
print("Answer: {}".format(memo_multiply(3, 7)))
print("Answer: {}".format(memo_multiply(3, 8)))
if __name__ == "__main__":
main()
结果:
Called with 3, 4
Answer: 12
Answer: 12
Called with 3, 7
Answer: 21
Called with 3, 8
Answer: 24
这将需要一个额外的数据结构来保持最后调用的键(=参数)。一个这样的结构可以是collections.deque
。
from functools import lru_cache
def memoize(f, k):
mem_f = lru_cache(maxsize=k)(f)
return mem_f
def multiply(a, b):
print("Called with {}, {}".format(a, b))
return a * b
def main():
memo_multiply = memoize(multiply, 2)
print("Answer: {}".format(memo_multiply(3, 4)))
print("Answer: {}".format(memo_multiply(3, 4)))
print("Answer: {}".format(memo_multiply(3, 7)))
print("Answer: {}".format(memo_multiply(3, 8)))
if __name__ == "__main__":
main()
Called with 3, 4
Answer: 12
Answer: 12
Called with 3, 7
Answer: 21
Called with 3, 8
Answer: 24