缓存装饰器的应用习题练习

import datetime

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import inspect

from inspect import signature,Parameter

def decrode_cache(fn):

##只是装饰器开始的时间

local_cache={}

def wrapper(*agrs, **kwargs):

clear_list= []

for k,(_,stamp) in local_cache.items(): ##此处意思是说每次只要函数一调用一进来先遍历一次看看之前local_dict的时间戳，在和现在的进行比较

star = datetime.datetime.now().timestamp()

#如果已存在的时间戳和现在比较大于五秒，则清楚缓存（清楚缓存要明确清楚的是字典的key,values值，它是缓存）。

if star - stamp >5:

clear_list.append(k)

for k in clear_list: #这里有一个知识点要注意字典在遍历的过程中不能移除内容，有需要移除的可以先把他们存在列表里，然后在遍历列表pop字典的值

local_cache.pop(k)

paramers_dict = {} #构建一个装参数的空字典

##考虑 agrs 传参要求从参数字典中提取的name = args(按顺序等于) 组成一个k,v字典传给paramers_dict

sig = inspect.signature(fn)

parameters = sig._parameters #OrderedDict([('x', ), ('y', )])

#从参数字典中提取的name = args(按顺序等于) 组成一个k,v字典

params_name = [key for key in parameters.keys()]

for i,values in enumerate(agrs):

k = params_name[i]

paramers_dict[k] = values

#kwargs 所有值update 到参数字典中

for k,v in kwargs.items():

paramers_dict[k] = v

#缺省值传参方式 add() 如果用缺省值则args kwargs都是空的那就要把signatue.Paramers字典中的缺省值拿出来加到参数字典中来

for k,v in parameters.items():

if k not in parameters.keys():

parameters[k]= v.default

#三种情况都考虑周全后，该考虑排序问题也就是要求的 add(x=3,y=4) 和 add（y=4,x=3）的问题

new_paramers_dict = tuple(sorted(parameters)) #变成tuple的原因一方面是不可变位置，另一方面是需要把这个值缓存到本地字典中作为key，key必须是不可hash的值所以只能用元祖包装

if new_paramers_dict not in local_cache.keys(): ##所有的参数字典都搞定以后就要进行缓存了，缓存其实就是把参数字典写到本地字典中去，第二次输入相同的参数就可以在本地中直接取结果，如果是第一次创建没在本地中就写入。

local_cache[new_paramers_dict] = (fn(*agrs,**kwargs),datetime.datetime.now().timestamp()) ##返回的是参数的解构构造的是一个{("x"=3,"y"=4):7}的一个字典前部分是key 是个元祖解构很少见要注意

return local_cache[new_paramers_dict] ### 此处是k,v对创建的时间也就是函数生成的时间，给此处打一个时间戳,记录他的生命周期的开始，函数再次输入时，这就是成为了过去式。（记住此处的巧妙用法，把时间付给values）

return wrapper

import time

@decrode_cache

def add(x=1,y=2):# args(1,2) kwargs(x=1,x=2) default=()

time.sleep(3)

return x+y

网页题目：缓存装饰器的应用习题练习
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