使用带有字典参数的@functools.lru_cache

Question

我有一个方法将（除其他外）字典作为参数。该方法正在解析字符串，字典提供了一些子字符串的替换，因此它不必是可变的。

这个函数经常被调用，并且在冗余元素上，所以我认为缓存它会提高它的效率。

但是，正如您可能已经猜到的那样，由于 dict 是可变的，因此不可散列， @functools.lru_cache 无法修饰我的函数。那么我该如何克服呢？

如果它只需要标准库类和方法，则加分。理想情况下，如果它在标准库中存在某种我从未见过的 frozendict 会让我开心。

PS: namedtuple 只能在不得已的情况下使用，因为它需要大的语法转换。

原文由 Evpok 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

不要使用自定义的可散列字典，而是使用它并避免重新发明轮子！这是一本可哈希的冻结字典。

https://pypi.org/project/frozendict/

代码：

 from frozendict import frozendict

def freezeargs(func):
    """Transform mutable dictionnary
    Into immutable
    Useful to be compatible with cache
    """

    @functools.wraps(func)
    def wrapped(*args, **kwargs):
        args = tuple([frozendict(arg) if isinstance(arg, dict) else arg for arg in args])
        kwargs = {k: frozendict(v) if isinstance(v, dict) else v for k, v in kwargs.items()}
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapped

接着

@freezeargs
@lru_cache
def func(...):
    pass

代码取自@fast_cen 的回答

注意：这不适用于递归数据结构；例如，您可能有一个列表参数，它是不可散列的。您被邀请使包装递归，这样它就深入到数据结构中，并使每个 dict 冻结和每个 list 元组。

（我知道 OP 不再需要解决方案，但我来这里寻找相同的解决方案，所以留给后代）

原文由 Cedar 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 2

这是一个使用@mhyfritz 技巧的装饰器。

 def hash_dict(func):
    """Transform mutable dictionnary
    Into immutable
    Useful to be compatible with cache
    """
    class HDict(dict):
        def __hash__(self):
            return hash(frozenset(self.items()))

    @functools.wraps(func)
    def wrapped(*args, **kwargs):
        args = tuple([HDict(arg) if isinstance(arg, dict) else arg for arg in args])
        kwargs = {k: HDict(v) if isinstance(v, dict) else v for k, v in kwargs.items()}
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapped

只需将它添加到您的 lru_cache 之前。

 @hash_dict
@functools.lru_cache()
def your_function():
    ...

原文由 fast_cen 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议