本文记录尝试编写一个简单的缓存装饰器，以学习为目的，实际生产环境建议大家用标准库。

from hashlib import md5from pickle import dump, load# 用pickle进行数据的读取、写入def _dkL(f): with open(f,'rb') as file: return load(file)def _dkD(o,f): with open(f, 'wb') as file: return dump(o,file)def cache(ex_time=10, start=0, have_args=True, have_kw=True, cache_path="/tmp/pyCache"): # 判断缓存目录是否存在 if not path.exists(cache_path): makedirs(cache_path) def _func(f): def _dec(*args, **kw): # args参数合并成字符串 _func_args = ''.join([ str(_) for _ in args][start:]) if have_args else '' # kw参数合并成字符串 _func_kw = ''.join([ "%s-%s" % (i,kw[i]) for i in kw if kw]) if have_kw else '' # 用于识别方法名的字符串 _func_str = f.__qualname__ + _func_args + _func_kw # 进行md5加密 _md5 = md5() _md5.update(_func_str.encode('utf-8')) _func_md5 = _md5.hexdigest() # 方法执行的缓存位置 file_path = path.join(cache_path, _func_md5) # 判断方法执行结果是否过期 if path.exists(file_path): file_mtime = int(path.getmtime(file_path)) if int(time()) - file_mtime <= int(ex_time): return _dkL(file_path) func_result = f(*args, **kw) _dkD(func_result, file_path) return func_result return _dec return _func

使用方法

@cache(60, have_args=False) def search_all(self): ....

实测结果

测试两个相同的请求，第一次没有缓存，第二次读取了缓存