本文记录尝试编写一个简单的缓存装饰器，以学习为目的，实际生产环境建议大家用标准库。
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from pickle import dump, load
# 用pickle进行数据的读取、写入
def _dkL(f):
with open(f,'rb') as file: return load(file)
def _dkD(o,f):
with open(f, 'wb') as file: return dump(o,file)
def cache(ex_time=10,
start=0,
have_args=True,
have_kw=True,
cache_path="/tmp/pyCache"):
# 判断缓存目录是否存在
if not path.exists(cache_path): makedirs(cache_path)
def _func(f):
def _dec(*args, **kw):
# args参数合并成字符串
_func_args = ''.join([ str(_) for _ in args][start:]) if have_args else ''
# kw参数合并成字符串
_func_kw = ''.join([ "%s-%s" % (i,kw[i]) for i in kw if kw]) if have_kw else ''
# 用于识别方法名的字符串
_func_str = f.__qualname__ + _func_args + _func_kw
# 进行md5加密
_md5 = md5()
_md5.update(_func_str.encode('utf-8'))
_func_md5 = _md5.hexdigest()
# 方法执行的缓存位置
file_path = path.join(cache_path, _func_md5)
# 判断方法执行结果是否过期
if path.exists(file_path):
file_mtime = int(path.getmtime(file_path))
if int(time()) - file_mtime <= int(ex_time):
return _dkL(file_path)
func_result = f(*args, **kw)
_dkD(func_result, file_path)
return func_result
return _dec
return _func使用方法
@cache(60, have_args=False)
def search_all(self):
....实测结果
测试两个相同的请求，第一次没有缓存，第二次读取了缓存
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