python - 如何通知用户正在使用缓存？

import couchdb from diskcache import Cache cache = Cache("couch_cache") @cache.memoize() def fetch_doc(url: str, database: str, doc_id: str) -> dict: server = couchdb.Server(url=url) db = server[database] return dict(db[doc_id])

这是一种方法，但我并不真正推荐它，因为（1）它添加了一个额外的手动检查缓存的操作，以及（2）它可能复制了库内部已经在做的事情。我没有对任何性能影响进行适当的检查，因为我没有具有不同doc_ids 的生产数据/环境，但正如martineau 的评论所说，由于额外的查找操作，它可能会减慢速度。

但它就在这里。

diskcache.Cache对象“支持熟悉的 Python 映射接口”（如dicts）。然后，您可以使用根据memoize-d 函数的参数自动生成的相同密钥，手动检查缓存中是否已存在给定密钥：

附加__cache_key__属性可用于生成用于给定参数的缓存键。
>>> key = fibonacci.__cache_key__(100)  
>>> print(cache[key])  
>>> 354224848179261915075    

因此，您可以将您的fetch_doc函数包装到另一个函数中，该函数检查是否存在基于、和参数的缓存键url，database将doc_id结果打印给用户，所有这些都在调用实际fetch_doc函数之前完成：

import couchdb
from diskcache import Cache

cache = Cache("couch_cache")

@cache.memoize()
def fetch_doc(url: str, database: str, doc_id: str) -> dict:
    server = couchdb.Server(url=url)
    db = server[database]
    return dict(db[doc_id])

def fetch_doc_with_logging(url: str, database: str, doc_id: str):
    # Generate the key
    key = fetch_doc.__cache_key__(url, database, doc_id)

    # Print out whether getting from cache or not
    if key in cache:
        print(f'Getting {doc_id} from cache!')
    else:
        print(f'Getting {doc_id} from DB!')

    # Call the actual memoize-d function
    return fetch_doc(url, database, doc_id)

使用以下方法进行测试时：

url = 'https://your.couchdb.instance'
database = 'test'
doc_id = 'c97bbe3127fb6b89779c86da7b000885'

cache.stats(enable=True, reset=True)
for _ in range(5):
    fetch_doc_with_logging(url, database, doc_id)
print(f'(hits, misses) = {cache.stats()}')

# Only for testing, so 1st call will always miss and will get from DB
cache.clear()

它输出：

$ python test.py 
Getting c97bbe3127fb6b89779c86da7b000885 from DB!
Getting c97bbe3127fb6b89779c86da7b000885 from cache!
Getting c97bbe3127fb6b89779c86da7b000885 from cache!
Getting c97bbe3127fb6b89779c86da7b000885 from cache!
Getting c97bbe3127fb6b89779c86da7b000885 from cache!
(hits, misses) = (4, 1)

您可以将该包装函数转换为装饰器：

def log_if_cache_or_not(memoized_func):
    def _wrap(*args):
        key = memoized_func.__cache_key__(*args)
        if key in cache:
            print(f'Getting {doc_id} from cache!')
        else:
            print(f'Getting {doc_id} from DB!')
        return memoized_func(*args)

    return _wrap

@log_if_cache_or_not
@cache.memoize()
def fetch_doc(url: str, database: str, doc_id: str) -> dict:
    server = couchdb.Server(url=url)
    db = server[database]
    return dict(db[doc_id])

for _ in range(5):
    fetch_doc(url, database, doc_id)

或者按照评论中的建议，将其组合成 1 个新的装饰器：

def memoize_with_logging(func):
    memoized_func = cache.memoize()(func)

    def _wrap(*args):
        key = memoized_func.__cache_key__(*args)
        if key in cache:
            print(f'Getting {doc_id} from cache!')
        else:
            print(f'Getting {doc_id} from DB!')
        return memoized_func(*args)

    return _wrap

@memoize_with_logging
def fetch_doc(url: str, database: str, doc_id: str) -> dict:
    server = couchdb.Server(url=url)
    db = server[database]
    return dict(db[doc_id])

for _ in range(5):
    fetch_doc(url, database, doc_id)

一些快速测试：

In [9]: %timeit for _ in range(100000): fetch_doc(url, database, doc_id)
13.7 s ± 112 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

In [10]: %timeit for _ in range(100000): fetch_doc_with_logging(url, database, doc_id)
21.2 s ± 637 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

（如果doc_id在呼叫中随机变化可能会更好）

同样，正如我在开始时提到的，缓存和memoize-ing 函数调用应该加速该函数。无论您是从数据库还是从缓存中获取，这个答案都会增加缓存查找和打印/记录的额外操作，它可能会影响该函数调用的性能。适当地测试。

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