joblib系列：自界说缓存机制参数化

joblib系列：自界说缓存机制参数化

1. from functools import wraps
2. from joblib import Memory
5. # USE_CACHE_FLAG = False  # 定义是否使用缓存的标志
6. # 使用缓存机制
7. USE_CACHE_FLAG = True  # 定义是否使用缓存的标志
8. CACHE_DIR_PATH = "./joblib_cache"
9. VERBOSE_FLAG = 0
11. def cache_if_needed(
12.     use_cache=True,
13.     cache_dir_path='./joblib_cache',
14.     verbose_flag=0
15. ):
16.     def decorator(func):
17.         @wraps(func)
18.         def wrapper(*args, **kwargs):
19.             if use_cache:
20.                 joblib_memory = Memory(
21.                     location=cache_dir_path, verbose=verbose_flag
22.                 )
23.                 return joblib_memory.cache(func)(*args, **kwargs)
24.             else:
25.                 return func(*args, **kwargs)
26.         return wrapper
28.     return decorator
30. @cache_if_needed(
31.     use_cache=USE_CACHE_FLAG,
32.     cache_dir_path=CACHE_DIR_PATH,
33.     verbose_flag=VERBOSE_FLAG
34. )
35. def expensive_computation(a, b):
36.     print("Computing expensive_computation...")
37.     return a * b + a / b
39. if __name__ == '__main__':
40.    
41.     output_with_cache = expensive_computation(1, 2)
42.     print(f"==>> output_with_cache: {output_with_cache}")
44.     # # 不使用缓存机制, 设置USE_CACHE_FLAG=False
45.     # output_without_cache = expensive_computation(3, 4)
46.     # print(f"==>> output_without_cache: {output_without_cache}")

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