Я пытаюсь создать декоратор для метода экземпляра класса, который запомнит результат. (Это делалось миллион раз раньше) Однако я бы хотел иметь возможность сбросить мемоизированный кеш в любой момент (скажем, если что-то в состоянии экземпляра изменится, что может изменить результат метода, не имеющего ничего делать с его аргументами). Итак, я попытался создать декоратор как класс, а не функцию, чтобы иметь доступ к кешу как член класса. Это привело меня к изучению дескрипторов, в частности метода __ get __
, в котором я фактически застрял. Мой код выглядит так:
import time
class memoized(object):
def __init__(self, func):
self.func = func
self.cache = {}
def __call__(self, *args, **kwargs):
key = (self.func, args, frozenset(kwargs.iteritems()))
try:
return self.cache[key]
except KeyError:
self.cache[key] = self.func(*args, **kwargs)
return self.cache[key]
except TypeError:
# uncacheable, so just return calculated value without caching
return self.func(*args, **kwargs)
# self == instance of memoized
# obj == instance of my_class
# objtype == class object of __main__.my_class
def __get__(self, obj, objtype=None):
"""Support instance methods"""
if obj is None:
return self
# new_func is the bound method my_func of my_class instance
new_func = self.func.__get__(obj, objtype)
# instantiates a brand new class...this is not helping us, because it's a
# new class each time, which starts with a fresh cache
return self.__class__(new_func)
# new method that will allow me to reset the memoized cache
def reset(self):
print "IN RESET"
self.cache = {}
class my_class:
@memoized
def my_func(self, val):
print "in my_func"
time.sleep(2)
return val
c = my_class()
print "should take time"
print c.my_func(55)
print
print "should be instant"
print c.my_func(55)
print
c.my_func.reset()
print "should take time"
print c.my_func(55)
Это понятно и / или возможно? Каждый раз, когда вызывается __ get __
, я получаю новый экземпляр мемоизированного класса, который теряет кеш с фактическими данными в нем. Я много работал с __ get __
, но не добился большого прогресса.
Есть ли совершенно отдельный подход к этой проблеме, который мне полностью не хватает? И все советы / предложения приветствуются и ценятся. Спасибо.