cached-property - 类属性缓存装饰器

本文翻译整理自:https://github.com/pydanny/cached-property

文章目录


一、关于 cached-property

cached-property 是一个用于缓存类属性的装饰器工具。


相关链接资源


关键功能特性

  • 快速简便地缓存耗时或计算密集型的类属性
  • 支持 Python 2 和 3(Python 3.8+ 已内置类似功能)
  • 提供线程安全版本 threaded_cached_property
  • 支持异步属性缓存
  • 可设置缓存超时时间(TTL)

二、安装

shell 复制代码
pip install cached-property

三、使用指南


1、基础用法

定义包含昂贵计算属性的类:

python 复制代码
class Monopoly:

    def __init__(self):
        self.boardwalk_price = 500

    @property
    def boardwalk(self):
        # 模拟耗时操作(如数据库查询或API调用)
        self.boardwalk_price += 50
        return self.boardwalk_price

测试效果(每次访问属性值都会变化):

python 复制代码
>>> monopoly = Monopoly()
>>> monopoly.boardwalk
550
>>> monopoly.boardwalk
600

转换为缓存属性:

python 复制代码
from cached_property import cached_property

class Monopoly(object):

    def __init__(self):
        self.boardwalk_price = 500

    @cached_property
    def boardwalk(self):
        self.boardwalk_price += 50
        return self.boardwalk_price

测试效果(值被缓存):

python 复制代码
>>> monopoly = Monopoly()
>>> monopoly.boardwalk
550
>>> monopoly.boardwalk  # 缓存生效
550

2、手动清除缓存

通过删除实例字典中的属性来清除缓存:

python 复制代码
>>> del monopoly.__dict__['boardwalk']
>>> monopoly.boardwalk  # 重新计算
600

3、线程安全版本

多线程环境下使用 threaded_cached_property

python 复制代码
from cached_property import threaded_cached_property

class Monopoly:

    def __init__(self):
        self.boardwalk_price = 500

    @threaded_cached_property
    def boardwalk(self):
        sleep(1)
        self.boardwalk_price += 50
        return self.boardwalk_price

多线程测试:

python 复制代码
>>> from threading import Thread
>>> threads = []
>>> for x in range(10):
>>>     thread = Thread(target=lambda: monopoly.boardwalk)
>>>     thread.start()
>>>     threads.append(thread)
>>> [t.join() for t in threads]
>>> assert monopoly.boardwalk == 550  # 确保线程安全

4、异步支持

缓存异步属性:

python 复制代码
from cached_property import cached_property

class Monopoly:

    def __init__(self):
        self.boardwalk_price = 500

    @cached_property
    async def boardwalk(self):
        self.boardwalk_price += 50
        return self.boardwalk_price

异步调用示例:

python 复制代码
>>> async def print_boardwalk():
...     monopoly = Monopoly()
...     print(await monopoly.boardwalk)
...     print(await monopoly.boardwalk)  # 使用缓存值
>>> asyncio.get_event_loop().run_until_complete(print_boardwalk())
550
550

注:异步版本不适用于多线程环境。


5、缓存超时(TTL)

设置缓存自动失效时间:

python 复制代码
from cached_property import cached_property_with_ttl

class Monopoly(object):

    @cached_property_with_ttl(ttl=5)  # 5秒后缓存失效
    def dice(self):
        return random.randint(2,12)

测试效果:

python 复制代码
>>> monopoly = Monopoly()
>>> monopoly.dice
10
>>> monopoly.dice  # 5秒内使用缓存
10
>>> sleep(6)      # 等待缓存过期
>>> monopoly.dice  # 重新计算
3

注:TTL 功能可能存在缓存清除不彻底的问题。


四、致谢

  • 感谢 Pip、Django、Werkzeug 等项目的类似实现
  • Reinout Van Rees 推荐原始装饰器方案
  • @tinche 提供线程安全解决方案
  • @bcho 贡献 TTL 功能

伊织 xAI 2025-04-27(日)

相关推荐
dagouaofei2 分钟前
文档生成PPT到底快不快?PDF转PPT工具实测分析
python·pdf·powerpoint
玖日大大17 分钟前
TensorFlow 深度解析:从基础到实战的全维度指南
人工智能·python·tensorflow
不拱地的猪23 分钟前
Matplotlib 的字体参数设置方法(MAC OSX)
python·mac·matplotlib·字体设置·文中显示中文
free-elcmacom23 分钟前
机器学习高阶教程<3>统计学习理论进阶
人工智能·python·机器学习·统计学习理论
zuoyou-HPU25 分钟前
ChatGLM4 的 tokenizer 配置文件解析
python·大模型·glm
keineahnung234527 分钟前
從 SymBool 到 SymFloat:PyTorch user magic methods 如何支持符號形狀運算?
人工智能·pytorch·python·深度学习
叫我龙翔31 分钟前
【Redis】从零开始掌握redis --- 认识redis
数据库·redis·缓存
_妲己41 分钟前
SD的细分功能包括重绘,图像处理、放大等扩散模型应用
人工智能·python·深度学习·机器学习·stable diffusion·comfyui·ai工作流
暗之星瞳1 小时前
python爬虫学习(搜索)
爬虫·python·学习
一只乔哇噻1 小时前
java后端工程师+AI大模型开发进修ing(研一版‖day63)
java·开发语言·人工智能·python·语言模型