如何实现临时功能“记忆化”?

我会坚持 try / except 版本,因为烘焙中关于返回值的假设 expensive 对于通用性来说,truthy不是一个好主意(对于性能而言,作为一个实现细节, d[k] 快于 d.get(k) 在CPython上,异常的成本通常与条件检查的成本相当,更不用说所有这些都可能是 昂贵的 函数)。不过,我会做一个调整,在两个线程竞争时统一结果,并且最终都会计算昂贵的结果,以避免它们各自收到自己的(可能昂贵的)结果副本。更改中的行 except KeyError 处理程序来自:

x = cache[k] = expensive(k)

收件人:

x = cache.setdefault(k, expensive(k))

这样做,如果两个线程都开始计算 昂贵的 同时,第一个完成它将存储缓存的值,第二个将立即丢弃自己的结果,以支持第一个存储的缓存值。如果计算结果的成本很高,而不是每个实例的内存或其他资源成本很高,那么这不会有什么影响,如果在其他方面很高,那么这会很快消除重复的值。

在CPython上实际上不是100%线程安全的,除非 k 是内置的C级(因为在理论上,存在一些竞争条件 setdefault 在执行Python级别时,可能在真正病态的情况下触发 __eq__ 功能来解决冲突),但最糟糕的情况是重复数据消除无法工作。

如果您不喜欢函数本身中的所有kruft,那么一个很好的解决方法是使用您自己的 dict 遵循 collections.defaultdict (但使用键作为计算默认值的一部分)。这并不难,多亏了 __missing__ 钩 字典 提供:

# Easiest to let defaultdict define the alternate constructor and attribute name
from collections import defaultdict

class CacheDict(defaultdict):
    def __missing__(self, key):
        # Roughly the same implementation as defaultdict's default
        # __missing__, but passing the key as the argument to the factory function
        return self.setdefault(key, self.default_factory(key))

编写了该类之后,您可以使用少得多的与缓存相关的kruft来编写函数:

def f(...):
    cacheorcompute = CacheDict(expensive)
    for ...:
        x = cacheorcompute[k]
        # use x here
    for x in cacheorcompute.itervalues():
        cleanup(x)

ShadowRanger的答案可能正是您想要的,但我也会考虑通过在一个地方执行设置和清理任务,并利用 x 在其他地方使用 contextlib.contextmanager :

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def xs_manager(...):
    """Manages setup/teardown of cache of x's"""
    # setup
    cache = {}
    def gencache():
        """Inner generator for passing each x outside"""
        for ...:
            try:
                x = cache[k]
            except KeyError:
                x = cache[k] = expensive(k)
            yield x
    yield gencache()
    # external use of x's occurs here
    # teardown
    for x in cache.itervalues():
        cleanup(x)

def f(...):
    with xs_manager(...) as xvaluecache:
        for x in xvaluecache:
            # use x here

现在您当然可以这样做:

>>> f(...)

..然而,现在我们已经分离出安装/拆卸,如果我们想使用 x个 s(不包括 f )我们之前可能没有考虑过的,包括 g(x) 和 h(x) :

>>> with xs_manager(...) as xvaluecache:
...    for x in xvaluecache:
...        g(x)
...        h(x)

这是更多的代码,但它为您提供了更多的可能性。