Pythonでデコ•メソッドキャッシュ (memcached)

おっPythonハカーを多数抱える、煩悩駆動開発で有名なglucose.jpのお手伝いをする機会があり、４年ぶりにPythonを書いた。2.3以来だったので、2.5を眺めているとデコレーターと呼ばれる機能が導入されていた。

デコレーターとクロージャーを組み合わせれば、メソッドの挙動を自由にカスタマイズすることができる。この機能を使用して、関数の結果をmemcachedでキャッシュする機能を付与するデコレーターを作ってみた。


あらかじめ、CACHE変数をmemcachedクライアントで初期化しておく必要がある。

挙動
ソースは、少々ややこしいけど、実行の仕組みは単純。

Step 1:
@cached構文実行時に、ack関数に対して、cached関数が実行され、ack関数がdecorated_funcを呼び出した結果でack関数が置換される。(返り値は、callableなオブジェクトでないといけない。)

Step 2:
decorated_func関数の呼び出し時の引数は、元のack関数。decorated_func関数の内部では、func_with_cacheが定義されており、ack関数に渡した引数を渡して実行される。この関数が、関数呼び出しの結果のキャッシュをチェックする本体となる。

# Decorate methods with capability for caching result
# 
# @author   Rakuto Furutani <http://raku.to/>
# @version  0.1.0
#
import cPickle
import memcache
import time
import md5

__all__ = ['cached', 'init']

# TODO: CACHE variable and function for initialize move to scope in Devkit.cache.*
# You must define global variable named 'CACHE' with instance of memcache client.
CACHE = None

def init(cache_client):
  """ We should initialize this library with this method
        examples:
            CACHE = memcache.Client(['127.0.0.1:11211'], debug=0) 
            methods_cache.init(CACHE)
    """
  global CACHE
  CACHE = cache_client

def cached(d_args):
  """ Decorate method with caching capability for caching
        All result call the function are cached with cache key generated by function name and parameters.

        examples:
            @cached({'ttl': 3600})
            def havy_complex_func(args):
                # do something

            # Return whether result call real function or cached result
            havy_complex_func()

            # You can specify cache key name explicitly
            @cached({'ttl': 3600, 'key': 'foo_bar'})
            def foo_bar():
                # doo something

            # You can also decorate one without ttl parameter
            @cached
            def havy_complex_func(args):
                # do something
    """
  def cache_key(func, args):
      """Generate unique cache key with funcion name and arguments"""
      return "%s_%s" % (func.__name__, md5.new(str(args)).hexdigest())

  def call_and_cache(func, args, key):
      ret = func(*args)
      data = {'ttl': (time.time() + d_args['ttl'] if 'ttl' in d_args else None), 'd': ret}
      CACHE.set(key, cPickle.dumps(data))
      return ret

  def decorated_func(func):
      def func_with_cache(*args):
          key = d_args['key'] if ('key' in d_args) else cache_key(func, args)
          cached_val = CACHE.get(key)
          if cached_val is not None:
              cached_val = cPickle.loads(cached_val)
              if (cached_val['ttl'] is not None) and (cached_val['ttl'] >= time.time()):
                  return cached_val['d']
          return call_and_cache(func, args, key)
      return func_with_cache
  return decorated_func

if __name__ == '__main__':
  import sys
  import time

  sys.setrecursionlimit(10000)

  # Define memcache client
  CACHE = memcache.Client(['127.0.0.1:11211'], debug=0)

  def _internal_ack(m, n):
      if m == 0:
          result = n + 1
      elif n == 0:
          result = ack(m - 1, 1)
      else:
          result = ack(m - 1, ack(m, n -1))
      return result

  def ack(m, n):
      return _internal_ack(m, n)

  @cached({'ttl': 3600})
  def ack_with_cache(m, n):
      return _internal_ack(m, n)

  t = time.time()
  ret = ack(3, 4)
  print("ack(3, 4) returned %d - %s sec" % (ret, str(time.time() - t)))

  ack_with_cache(3, 4) # cached once
  t = time.time()
  ret = ack_with_cache(3, 4)
  print("ack(3, 4) returned %d with cached - %s sec" % (ret, str(time.time() - t)))

実行結果

ack(3, 4) returned 125 - 0.00920796394348 sec
ack(3, 4) returned 125 with cached - 0.000248908996582 sec

まとめ
来月から、[email protected]によるおっPython連載がオライリーで始まるらしい。代表取締役としての世間体と、煩悩の狭間で、どこまで書いていいのか悩んでいるようだ。結論をそれに帰着するという路線と合わせて、”ゆるかわPython”なるコンセプトを提案し、２０代後半女性Pythonianを増やす革命者になるという路線も考えているようだ。

記事の影響により、glucose発の女性Pythonハカー誕生なるか。