Вот один из способов сделать это выглядеть аккуратным (это может показаться усложненной, но это не совсем):
from uuid import uuid4
from datetime import datetime
class cached_descriptor(object):
def __init__(self, func, timeout):
self.__doc__ = getattr(func, '__doc__')
self.func = func
self.uuid = str(uuid.uuid4())
self.timeout = timeout
def __get__(self, obj, cls):
if obj is None:
return self
if not hasattr(obj, '_cache'):
obj._cache = {}
if self.uuid not in obj._cache:
obj._cache[self.uuid] = []
data = obj._cache[self.uuid]
now = datetime.now()
if not data or (now - data[1]).total_seconds() > self.timeout:
obj._cache[self.uuid] = (self.func(obj), now)
return obj._cache[self.uuid][0]
class cached_property(object):
def __init__(self, timeout):
self.timeout = timeout
def __call__(self, func):
return cached_descriptor(func, self.timeout)
Чтобы разбить его:
cached_property
фабрика для декораторов который принимает аргумент timeout
в секундах
cached_descriptor
- это дескриптор, предназначенный только для чтения, который хранит кешированное значение и метка времени в самом объекте в _cache
Dict, под случайно сгенерированных UUID, чтобы избежать конфликтов между несколькими кэшированных свойств
- при первом вызове, функция всегда будет называться
- каждый следующий вызов, функция будет вызываться только если тайм-аут был превышен
Вот пример того, как это работает:
import time
class A(object):
def __init__(self):
self.n_f = self.n_g = 0
@cached_property(0.1)
def f(self):
self.n_f += 1
print('calling f', self.n_f)
return self.n_f
@cached_property(0.5)
def g(self):
self.n_g += 1
print('calling g', self.n_g)
return self.n_g
a = A()
print('f', a.f)
print('g', a.g)
print('f', a.f)
print('g', a.g)
print('sleep 0.2')
time.sleep(0.2)
print('f', a.f)
print('g', a.g)
print('sleep 0.4')
time.sleep(0.4)
print('f', a.f)
print('g', a.g)
, который выводит
calling f 1
f 1
calling g 1
g 1
f 1
g 1
sleep 0.2
calling f 2
f 2
g 1
sleep 0.4
calling f 3
f 3
calling g 2
g 2