如何将functools.lru_cache应用于具有可变参数的函数？

Question

我有一个参数为numpy.ndarray的函数。它是可变的，所以它不能被lru_cache缓存。

这是否有任何现有的解决方案？

Answer 1

可能这样做的最简单方法是记忆只有不可变对象的版本。

说你的函数需要一个np.array，我们假设它是一个1d数组。幸运的是，它很容易转换为tuple：

import numpy as np 

a = np.array([1, 2, 3, 4]) 
>> tuple(a) 
(1, 2, 3, 4) 

，反之亦然：

>> np.array(tuple(a)) 
array([1, 2, 3, 4]) 

所以你喜欢的东西

# Function called by the rest of your program 
array_foo(a) # `a` is an `np.array` 
    ... 
    return tuple_foo(tuple(a)) 

然后memoize的不是此函数：

# Internal implementation 
@functools.lru_cache 
tuple_foo(t) # `t` is a tuple 
    ... 
    a = np.array(t)