funccache：革命性的Python函数缓存工具，轻松提升代码效率！

funccache

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如其名，funccache 实现函数缓存功能，由 GQYLPY 团队研发的一个框架，可缓存某个函数或某个类中定义的所有方法的返回值。

你的程序中有一个函数会被多次调用，并且返回值不变，你会怎么做？为提高代码效率，你会先调用一次该函数并把返回值存到一个变量，之后就使用这个变量，而不是重复调用函数。是这样吗？你已经很不错了。但现在，我们要传授你一种比之更简明的方案，使用 funccache 模块直接缓存函数返回值。

funccache 有两种使用方式：当做元类使用，将缓存其元类实例中定义的所有方法的返回值；当做装饰器使用，将缓存被装饰函数的返回值。

pip3 install funccache

缓存类中方法的返回值

import funccache

class Alpha(metaclass=funccache):
    ...

此时，类 Alpha 中定义的所有方法以及property属性，在被其实例调用一次后，返回值都将被缓存，缓存在 __cache_pool__ 属性中。此后的每次调用，只要参数不变，都是直接从 __cache_pool__ 中取值，不会重复执行相关代码，大幅减少程序功耗并提高代码可读性。

上述缓存功能默认只作用于单个实例，每个实例都有自己的 __cache_pool__ 属性，若希望 Alpha 的所有实例共享同一份缓存，可启用 __shared_instance_cache__ 属性：

class Alpha(metaclass=funccache):
    __shared_instance_cache__ = True

设置类属性 __shared_instance_cache__ = True 后，属性 __cache_pool__ 将被创建在 Alpha 类中，而不是 Alpha 的每个实例中。

缓存默认永不失效，使用类属性 __ttl__ 可以设置缓存的有效时长：

class Alpha(metaclass=funccache):
    __ttl__ 60

若希望某个方法或property不被缓存，可将其加入到 __not_cache__ 列表中：

class Alpha(metaclass=funccache):
    __not_cache__ = [method_obj_or_method_name, ...]

另外，Alpha 的子类也拥有上述缓存功能。

缓存函数返回值

import funccache

@funccache
def alpha():
    ...

此时，函数 alpha 在被调用一次后，其返回值将被缓存。此后的每次调用，只要参数不变，都是直接从缓存中取值，而不会重复执行 alpha 函数。

缓存默认永不失效，若希望缓存定期失效，可以使用 funccache.ttl：

@funccache.ttl(60)
def alpha():
    ...

甚至可以使用 funccache.count 按调用次数缓存：

@funccache.count(3)
def alpha():
    ...

装饰器的用法亦可获得单例类，只要实例化参数一致：

@funccache
class Alpha:
    ...