Cachew：Python函数调用的持久化缓存利器

Cachew：Python函数调用的持久化缓存利器

项目介绍

Cachew 是一个轻量级的 Python 库，旨在通过简单的装饰器实现函数调用的持久化缓存。与 Python 标准库中的 functools.lru_cache 不同，Cachew 不仅在内存中缓存函数结果，还将其持久化到磁盘上的 SQLite 数据库中。这意味着即使程序重启，缓存数据依然有效，大大减少了重复计算的时间。

项目技术分析

Cachew 的核心功能是通过装饰器 @cachew 实现的。它能够自动推断函数返回值的类型，并根据类型提示生成 SQLite 数据库的表结构。当函数被调用时，Cachew 会计算函数参数的哈希值，并与之前存储的哈希值进行比较：

• 如果哈希值匹配，则直接从 SQLite 数据库中读取缓存数据，避免重复计算。
• 如果哈希值不匹配，则重新执行函数并将结果存储到数据库中。

Cachew 支持多种数据类型，包括基本类型（如 str、int、float、datetime）、JSON 类型、异常类型、NamedTuple 和 dataclasses。这些数据类型可以直接用于缓存，无需手动序列化和反序列化。

项目及技术应用场景

Cachew 特别适用于以下场景：

1. 大数据处理：在处理大型数据集时，数据解析和处理可能需要数小时。使用 Cachew 可以显著减少重复计算的时间，提高开发效率。
2. 增量数据导出：当数据以分块形式存储时，Cachew 可以自动合并新旧数据，并仅在数据发生变化时更新缓存。
3. 频繁调用的函数：对于那些需要频繁调用且计算成本较高的函数，Cachew 可以显著提高程序的响应速度。

项目特点

• 自动缓存失效：当函数参数发生变化时，Cachew 会自动失效旧缓存，确保数据的准确性。
• 类型推断：Cachew 能够根据类型提示自动推断 SQLite 数据库的表结构，简化开发流程。
• 持久化存储：缓存数据存储在 SQLite 数据库中，即使程序重启，缓存依然有效。
• 支持多种数据类型：Cachew 支持基本类型、JSON 类型、异常类型、NamedTuple 和 dataclasses，满足各种数据缓存需求。
• 高性能：在读取缓存时，Cachew 仅涉及 SQLite 数据库的读取操作，性能开销极低。

总结

Cachew 是一个简单而强大的工具，能够显著提高 Python 程序的开发效率和运行性能。无论是在大数据处理、增量数据导出还是频繁调用的函数场景中，Cachew 都能发挥重要作用。如果你厌倦了重复的计算和繁琐的缓存管理，不妨试试 Cachew，它将为你带来意想不到的便利。