Python 注解方式实现缓存数据详解

下面是对“Python 注解方式实现缓存数据详解”的完整攻略。

什么是缓存？

缓存指的是将计算结果或数据存储到内存之中，以便之后的查询能够更快速地获取数据。在实际开发中用到缓存的场景比较多，如计算结果缓存、数据缓存等。

在 Python 中如何实现缓存？

在 Python 中，可以通过装饰器的方式来实现缓存。具体来说，可以使用一个装饰器函数来包装待缓存的函数，当调用待缓存的函数时，会先从缓存中查询是否有该函数的结果，如果有，则直接返回，否则再计算一遍，并把结果存储在缓存中。这样可以避免重复计算，提高程序的运行效率。

下面是一个简单的缓存装饰器的实现：

import functools

def cached(func):
    cache = {}
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        key = str(args) + str(kwargs)
        if key not in cache:
            cache[key] = func(*args, **kwargs)
        return cache[key]
    return wrapper

在上面的代码中，cached 是一个装饰器函数，它使用了一个字典 cache 来作为缓存存储。装饰器函数 wrapper 判断如果该函数的调用参数在缓存中已经存在，则直接从缓存中返回结果，否则再计算一遍，并将结果存储在缓存中。

Python 注解方式实现缓存数据

Python 3.9 中新增了一个特性，即通过注解的方式添加参数处理逻辑，该特性可以用于实现缓存。下面是一个使用注解的缓存实现：

import functools

def cached(func):
    cache = {}
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, __cache=True, **kwargs):
        if not __cache:
            return func(*args, **kwargs)
        key = str(args) + str(kwargs)
        if key not in cache:
            cache[key] = func(*args, **kwargs, __cache=False)
        return cache[key]
    return wrapper

在上面的代码中，我们给 wrapper 函数新增了一个注解参数 __cache，默认为 True，当 __cache 为 False 时，函数会直接执行，而不会使用缓存。

这样做的好处是，我们可以在缓存失效的情况下强制计算一遍结果，避免缓存中存储了糟糕的数据。

示例说明

下面我们来看一下使用缓存装饰器和注解缓存两种方式的示例。

示例1：使用缓存装饰器

下面是使用缓存装饰器实现斐波那契数列的代码：

@cached
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    else:
        return fib(n-1) + fib(n-2)

上面的代码中，我们使用 cached 装饰器包装了计算斐波那契数列的函数 fib。当我们调用 fib 函数时，如果参数已经在缓存中存在，则会直接从缓存中返回结果，否则会计算一遍，并将结果存储在缓存中。

示例2：使用注解缓存

下面是使用注解缓存实现的计算阶乘的代码：

@cached
def factorial(n, __cache=True):
    if n == 1:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n-1, __cache=False)

上面的代码中，我们使用注解缓存的方式来实现计算阶乘的函数 factorial。当我们调用 factorial 函数时，如果参数已经在缓存中存在，则会直接从缓存中返回结果，否则会计算一遍，并将结果存储在缓存中。同时，我们可以通过设置 __cache 参数来强制计算一遍结果，避免使用了错误的缓存数据。

这就是使用 Python 注解方式实现缓存数据的攻略。