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Python中如何定义可缓存的类？

冰火之心

发布： 2025-05-13 14:18:02

原创

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在python中定义可缓存的类可以通过两种方法实现：1. 使用functools.lru_cache装饰器，但需注意其设计为函数而非类方法，可能导致缓存键值对处理问题；2. 手动实现缓存机制，提供更高的灵活性和定制性，但增加了复杂性和内存占用。

Python中如何定义可缓存的类？

在Python中定义可缓存的类，这是一个非常有趣的话题。首先要明确的是，我们说的“可缓存”通常指的是通过functools.lru_cache装饰器来优化方法的性能。让我们深入探讨一下如何实现这一点。

在Python中，functools.lru_cache装饰器可以用来缓存函数的返回值，从而提高性能。这种技术在处理递归算法、频繁调用的计算密集型函数时特别有用。

假设我们有一个类，里面有一些方法我们希望能被缓存。通常我们会直接将lru_cache装饰器应用到类的方法上，但需要注意的是，lru_cache是为函数设计的，而不是为类方法设计的。

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让我们看一个具体的例子：

from functools import lru_cache

class Fibonacci:
    def __init__(self):
        self.cache = {}

    @lru_cache(maxsize=None)
    def fib(self, n):
        if n < 2:
            return n
        return self.fib(n-1) + self.fib(n-2)

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在这个例子中，我们定义了一个Fibonacci类，里面有一个fib方法，这个方法被lru_cache装饰器修饰，允许缓存计算结果。

但这里有个小问题：lru_cache装饰器是为普通函数设计的，而不是为类方法设计的。这意味着如果你直接使用lru_cache装饰类方法，可能会遇到一些问题，比如缓存的键值对可能无法正确处理实例方法的self参数。

为了解决这个问题，我们可以使用functools.singledispatch来创建一个可以应用于类方法的缓存装饰器，或者我们可以手动实现一个类方法的缓存机制。

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让我们看一个手动实现的例子：

class CachedClass:
    def __init__(self):
        self._cache = {}

    def cached_method(self, key):
        if key not in self._cache:
            self._cache[key] = self._calculate(key)
        return self._cache[key]

    def _calculate(self, key):
        # 这里是你的计算逻辑
        return key * 2  # 只是一个示例

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在这个例子中，我们手动实现了一个缓存机制，cached_method方法会检查缓存，如果没有缓存结果，则调用_calculate方法计算结果并缓存。

现在，让我们深入探讨一下这种方法的优劣：

优点：