辞書引数を使用して @functools.lru_cacheを使用します

Question

（とりわけ）辞書を引数として取る方法があります。この方法は文字列を解析することであり、辞書は一部のサブストリングの交換を提供するため、可変である必要はありません。

この関数は非常に頻繁に呼ばれ、冗長な要素で呼ばれるため、キャッシュすると効率が向上すると思いました。

しかし、あなたが推測したように、それ以来 dict 可変であり、したがってハッシュ可能ではありません、 @functools.lru_cache 私の機能を飾ることはできません。では、どうすればこれを克服できますか？

標準のライブラリクラスとメソッドのみが必要な場合はボーナスポイント。理想的には、ある種の存在する場合 frozendict 標準的なライブラリでは、それが私の一日を作るのを見たことがありません。

PS： namedtuple 最後の手段でのみ、大きな構文シフトが必要になるためです。

Answer 1

カスタムハッシュ可能な辞書を使用する代わりに、これを使用して、ホイールの再発明を避けてください！それはすべてハッシュ可能な冷凍辞書です。

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

コード：

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

その後

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

@fast_cenの回答から取得したコード

注：これは、再帰的なデータストラクチャでは機能しません。たとえば、リストである引数があるかもしれません。ラッピングを再帰的にするように招待されています。 dict フローズンとすべて list タプル。

（私はOp Nolongerが解決策を望んでいることを知っていますが、私はここに同じ解決策を探しているので、これを将来の世代のために残します）

Answer 2

ハッシュ可能なものを作成するのはどうですか dict SOのようなクラス：

class HDict(dict):
    def __hash__(self):
        return hash(frozenset(self.items()))

substs = HDict({'foo': 'bar', 'baz': 'quz'})
cache = {substs: True}

Answer 3

@mhyfritzトリックを使用するデコレーターはこちらです。

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

lru_cacheの前に追加するだけです。

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

Answer 4

サブクラス化はどうですか namedtuple アクセスを追加します x["key"]?

class X(namedtuple("Y", "a b c")):
    def __getitem__(self, item):
        if isinstance(item, int):
            return super(X, self).__getitem__(item)
        return getattr(self, item)

Answer 5

これが次のように使用できるデコレーターです functools.lru_cache. 。ただし、これは機能する関数のみでターゲットにされています 1つの議論 これは フラットマッピング と ハッシュ可能な値 固定されています maxsize 64.ユースケースの場合、この例またはクライアントコードのいずれかを適合させる必要があります。また、を設定します maxsize 個別に、別のデコレーターを実装する必要がありましたが、必要ではないので頭を巻き付けていません。

from functools import (_CacheInfo, _lru_cache_wrapper, lru_cache,
                       partial, update_wrapper)
from typing import Any, Callable, Dict, Hashable

def lru_dict_arg_cache(func: Callable) -> Callable:
    def unpacking_func(func: Callable, arg: frozenset) -> Any:
        return func(dict(arg))

    _unpacking_func = partial(unpacking_func, func)
    _cached_unpacking_func = \
        _lru_cache_wrapper(_unpacking_func, 64, False, _CacheInfo)

    def packing_func(arg: Dict[Hashable, Hashable]) -> Any:
        return _cached_unpacking_func(frozenset(arg.items()))

    update_wrapper(packing_func, func)
    packing_func.cache_info = _cached_unpacking_func.cache_info
    return packing_func


@lru_dict_arg_cache
def uppercase_keys(arg: dict) -> dict:
    """ Yelling keys. """
    return {k.upper(): v for k, v in arg.items()}


assert uppercase_keys.__name__ == 'uppercase_keys'
assert uppercase_keys.__doc__ == ' Yelling keys. '
assert uppercase_keys({'ham': 'spam'}) == {'HAM': 'spam'}
assert uppercase_keys({'ham': 'spam'}) == {'HAM': 'spam'}
cache_info = uppercase_keys.cache_info()
assert cache_info.hits == 1
assert cache_info.misses == 1
assert cache_info.maxsize == 64
assert cache_info.currsize == 1
assert uppercase_keys({'foo': 'bar'}) == {'FOO': 'bar'}
assert uppercase_keys({'foo': 'baz'}) == {'FOO': 'baz'}
cache_info = uppercase_keys.cache_info()
assert cache_info.hits == 1
assert cache_info.misses == 3
assert cache_info.currsize == 3

より一般的なアプローチのために、デコレーターを使用できます @cachetools.cache 適切な関数セットを備えたサードパーティライブラリから key.

Answer 6

今のところ、ユースケースのLRUキャッシュをドロップすることを決定した後、私たちはまだ解決策を思いつきました。このデコレーターは、JSONを使用して、キャッシュに送信されたArgs/Kwargsをシリアル化し、脱直します。任意の数のargsで動作します。 @lru_cacheの代わりに関数のデコレーターとして使用します。最大サイズは1024に設定されています。

def hashable_lru(func):
    cache = lru_cache(maxsize=1024)

    def deserialise(value):
        try:
            return json.loads(value)
        except Exception:
            return value

    def func_with_serialized_params(*args, **kwargs):
        _args = tuple([deserialise(arg) for arg in args])
        _kwargs = {k: deserialise(v) for k, v in kwargs.items()}
        return func(*_args, **_kwargs)

    cached_function = cache(func_with_serialized_params)

    @wraps(func)
    def lru_decorator(*args, **kwargs):
        _args = tuple([json.dumps(arg, sort_keys=True) if type(arg) in (list, dict) else arg for arg in args])
        _kwargs = {k: json.dumps(v, sort_keys=True) if type(v) in (list, dict) else v for k, v in kwargs.items()}
        return cached_function(*_args, **_kwargs)
    lru_decorator.cache_info = cached_function.cache_info
    lru_decorator.cache_clear = cached_function.cache_clear
    return lru_decorator