Wie bringe ich functools.lru_cache dazu, neue Instanzen zurückzugeben? ⇐ Python

[Anonymous]

Ich verwende Pythons lru_cache für eine Funktion, die ein veränderliches Objekt zurückgibt, etwa so:

Code: Select all

import functools

@functools.lru_cache()
def f():
x = [0, 1, 2]  # Stand-in for some long computation
return x

Wenn ich diese Funktion aufrufe, das Ergebnis mutiere und es erneut aufrufe, erhalte ich kein „frisches“, nicht mutiertes Objekt:

Code: Select all

a = f()
a.append(3)
b = f()
print(a)  # [0, 1, 2, 3]
print(b)  # [0, 1, 2, 3]

Ich verstehe, warum das passiert, aber es ist nicht das, was ich will. Eine Lösung wäre, dem Anrufer die Verantwortung für die Verwendung von list.copy:

zu überlassen

Code: Select all

a = f().copy()
a.append(3)
b = f().copy()
print(a)  # [0, 1, 2, 3]
print(b)  # [0, 1, 2]

Allerdings würde ich das gerne in f beheben. Eine hübsche Lösung wäre so etwas wie

Code: Select all

@functools.lru_cache(copy=True)
def f():
...

Obwohl von functools.lru_cache tatsächlich kein Kopierargument verwendet wird.

Irgendwelche Vorschläge, wie dieses Verhalten am besten implementiert werden kann?

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Basierend auf der Antwort von Holdenweb ist dies meine endgültige Implementierung. Es verhält sich standardmäßig genau wie das integrierte functools.lru_cache und erweitert es um das Kopierverhalten, wenn copy=True angegeben wird.

Code: Select all

import functools
from copy import deepcopy

def lru_cache(maxsize=128, typed=False, copy=False):
if not copy:
return functools.lru_cache(maxsize, typed)
def decorator(f):
cached_func = functools.lru_cache(maxsize, typed)(f)
@functools.wraps(f)
def wrapper(*args, **kwargs):
return deepcopy(cached_func(*args, **kwargs))
return wrapper
return decorator

# Tests below

@lru_cache()
def f():
x = [0, 1, 2]  # Stand-in for some long computation
return x

a = f()
a.append(3)
b = f()
print(a)  # [0, 1, 2, 3]
print(b)  # [0, 1, 2, 3]

@lru_cache(copy=True)
def f():
x = [0, 1, 2]  # Stand-in for some long computation
return x

a = f()
a.append(3)
b = f()
print(a)  # [0, 1, 2, 3]
print(b)  # [0, 1, 2]