Python高级用法：装饰器用于缓存

缓存装饰器

缓存装饰器与参数检查十分相似，不过它重点是关注那些内部状态不会影响输出的函数。每组参数都可以链接到唯一的结果。这种编程风格是函数式编程的特点，当输入值有限时可以使用。

因此，缓存装饰器可以将输出与计算它所需要的参数放在一起，并在后续的调用中直接返回它。这种行为被称为memoizing。

例子

我们下面创建一个使用装饰器缓存技术，实现记录在一定时间内函数是否被调用的例子，来解释装饰器用于缓存的用法。

准备工作

首先我们准备引入相关的包，time用于获取当前时间，hashlib用于转换成哈希值，pickle用于将多个参数打包成一个对象，cache变量代表的是对函数返回值和时间的缓存。

import time
import hashlib
import pickle

cache = {
   }

依赖函数

def is_obsolete(entry, duration):
    return time.time() - entry['time'] > duration


def compute_key(function, args, kw):
    key = pickle.dumps((function