lru_cache 用于依赖于类属性的类方法 (Python)

Question

我有一个Python类方法

Test.test(x)

，它会产生昂贵的数据，即我想使用functools.lru_cache作为包装器。但是，输出取决于类属性

Test.a

，它可以采用少量不同的值。我想为属性 a 和参数 x 的每个组合 (a,x) 保留一个缓存版本。 IE。我希望缓存以通常的方式工作，只要属性 a 不变，但是一旦类属性发生变化，就应该重新评估该方法。如何最好地实现这一目标？

这里是代码示例：

from functools import lru_cache

class Test():
    a = 1

    def __new__(cls, a = 1):
        cls.a = a
        return super().__new__(cls)
    
    @classmethod
    @lru_cache(maxsize=32)
    def test(cls, x):
        return x * cls.a
    
print(Test.test(1),Test(2).test(1),Test.test(1))

所需输出（禁用 lru_cache）：

1 2 2

lru_cache 输出：

1 1 1

一些澄清：

• 属性 a 很少更改，因此每个组合 (a,x) 是否有缓存副本，或者每当 a 的值更改时是否重置缓存并不重要。

• 测试方法必须以类方法的方式实现（因为它继承自一个我无法更改的抽象类）。

• 将 a 的值传递给方法的其他方式至少是不需要的。

  Test(a).test(x)

  将是调用项目类似功能的正确方法。

Answer 1

一种方法是分解出您想要缓存的实际函数。 您的目标是传统函数，即“这些输入始终给出此输出”：

@lru_cache(maxsize=32)
def expensive(a, x):
    return x * a

class Test():
    a = 1

    def __new__(cls, a = 1):
        cls.a = a
        return super().__new__(cls)

    @classmethod   
    def test(cls, x):
        return expensive(cls.a, x)