将缓存存储到 Python >= 3.2 中的文件 functools.lru_cache

Question

我在 Python 3.3 中使用 @functools.lru_cache 。我想将缓存保存到一个文件中，以便在程序重新启动时恢复它。我怎么办？

编辑 1 可能的解决方案： 我们需要挑选任何类型的可调用对象

酸洗问题 __closure__ ：

 _pickle.PicklingError: Can't pickle <class 'cell'>: attribute lookup builtins.cell failed

如果我尝试在没有它的情况下恢复功能，我会得到：

 TypeError: arg 5 (closure) must be tuple

原文由 Francesco Frassinelli 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

您不能使用 lru_cache 做您想做的事，因为它不提供访问缓存的 API，并且在未来的版本中可能会用 C 语言重写。如果你真的想保存缓存，你必须使用不同的解决方案来让你访问缓存。

自己写一个缓存就够简单了。例如：

 from functools import wraps

def cached(func):
    func.cache = {}
    @wraps(func)
    def wrapper(*args):
        try:
            return func.cache[args]
        except KeyError:
            func.cache[args] = result = func(*args)
            return result
    return wrapper

然后，您可以将其用作装饰器：

 >>> @cached
... def fibonacci(n):
...     if n < 2:
...             return n
...     return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
...
>>> fibonacci(100)
354224848179261915075L

并检索 cache ：

 >>> fibonacci.cache
{(32,): 2178309, (23,): 28657, ... }

然后你可以随意 pickle/unpickle 缓存并加载它：

 fibonacci.cache = pickle.load(cache_file_object)

---

我在 python 的问题跟踪器中发现了一个将转储/加载添加到 lru_cache 的 功能请求，但它没有被接受/实现。也许将来可以通过 lru_cache 为这些操作提供内置支持。

原文由 Bakuriu 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 2

你可以使用我的图书馆， mezmorize

 import random
from mezmorize import Cache

cache = Cache(CACHE_TYPE='filesystem', CACHE_DIR='cache')

@cache.memoize()
def add(a, b):
    return a + b + random.randrange(0, 1000)

>>> add(2, 5)
727
>>> add(2, 5)
727

原文由 reubano 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议