带有实例方法的Python函数工具lru_cache：Release对象
如何在不泄漏内存的情况下在类内使用functools.lru_cache？ 在下面的最小示例中，foo实例将不会被释放，尽管它超出作用域并且没有引用对象(除lru_cache以外)。 from functools import lru_cache class BigClass: pass class Foo: def __init__(self): se
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我无法理解 functools 中的部分是如何工作的.我在这里有以下代码: >>>总和 = lambda x, y : x + y>>>总和(1, 2)3>>>incr = lambda y : sum(1, y)>>>增量(2)3>>>def sum2(x, y):返回 x + y>>>incr2 = functools.partial(sum2, 1)>>>incr2(4)5 现在排队
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functools.partial 类方法
我正在尝试使用另一个更通用的类方法来定义一些类方法，如下所示: class RGB(object):def __init__(self, red, blue, green):super(RGB, self).__init__()self._red = 红色self._blue = 蓝色self._green = 绿色def _color(自我，类型):返回 getattr(self, type)
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Python functools lru_cache 与类方法:释放对象
如何在类中使用 functools 的 lru_cache 而不泄漏内存?在下面的最小示例中，foo 实例不会被释放，尽管超出了范围并且没有引用(除了 lru_cache). from functools import lru_cache类大类:经过Foo类:def __init__(self):self.big = BigClass()@lru_cache(maxsize=16)def cac
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使@lru_cache 忽略一些函数参数
如何制作 @functools.lru_cache 装饰器忽略了一些关于缓存键的函数参数? 例如，我有一个如下所示的函数: def find_object(db_handle, query):#(省略代码)返回结果 如果我像这样应用 lru_cache 装饰器，db_handle 将包含在缓存键中.因此，如果我尝试使用相同的 query 但不同的 db_handle 调用该函数，它将再次
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用装饰器记录执行时间
尝试了一段时间失败后，我正在这个神奇的网站上寻求帮助.现在解决我的问题:我想创建一个装饰器，将一个函数的执行时间( 在该函数执行期间)写到以下日志文件中: @log_time("log.txt"，35)def some_function(...):...返回结果 和 来自functools导入包装的 def log_time(path_to_logfile，interval):..
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为Ray actor功能实现缓存
我的目标是使下面的代码在大约0.3而不是0.5秒的时间内执行.我试过在 foo functools.lru_cache ， toolz.functoolz.memoize 和 kids.cache.cache 中的装饰器/code>，但没有一个起作用(错误消息或未正确执行).我该怎么做才能使这项工作成功? 导入ray@ ray.remoteFoo类:def foo(self，x):print(“
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如何编写包装器以修复函数中的任意参数
我想编写一个曲线拟合脚本，使我可以修复以下形式的函数的参数: def func(x, *p): assert len(p) % 2 == 0 fval = 0 for j in xrange(0, len(p), 2): fval += p[j]*np.exp(-p[j+1]*t) return fval 例如，假设我要p = [p1，p2
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Python functools.lru_cache逐出回调或等效项
是否可以在逐出项目时为functools.lru_cache定义回调?在回调中，还应该存在缓存的值. 如果没有，也许有人知道像轻量级的类似dict的缓存，该缓存支持逐出和回调? 解决方案 我将发布用于以后参考的解决方案.我使用了一个名为cachetools的软件包( https://github.com/tkem/cachetools ).您可以简单地通过$ pip install
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Functools.update_wrapper()无法正常工作
我在装饰器中使用了Functools.update_wrapper()，但是update_wrapper似乎仅重写了函数属性(例如__doc__，__name__)，但对help()函数没有影响. 我知道这些答案，但它们没有使用装饰器类. 这是我的职责. import functools class memoized(object): def __init__(sel
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实现functools.partial，它附加了其他参数
functools.partial 的文档说它“大致相当于": def partial(func, *args, **keywords): def newfunc(*fargs, **fkeywords): newkeywords = keywords.copy() newkeywords.update(fkeywords) retur
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itertools.accumulate()与functools.reduce()
在Python 3.3中， itertools.accumulate() 反复对提供的可迭代对象执行加法运算，现在可以将函数参数用作参数；这意味着它现在与 functools.reduce() 重叠.粗略地看，两者之间的主要区别现在似乎是: accumulate()默认为求和，但不允许您显式提供额外的初始条件，而reduce()没有默认为任何方法，但允许您提供用于1/0元素序列的初始条件，和
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在不指定maxsize参数的情况下使用functools的@lru_cache
lru_cache 的文档给出了功能定义: @functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False) 这对我说maxsize是可选的. 但是，它不喜欢没有参数地被调用: Python 3.6.3 (default, Oct 24 2017, 14:48:20) [GCC 7.2.0] on linux Type "help", "copy
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动态创建的方法和装饰器，出现错误"functools.partial"对象没有属性"__module__"
我目前正在使用EndpointsModel为AppEngine上的所有模型创建RESTful API.由于它是RESTful的，所以这些api有很多重复的代码，我想避免. 例如: class Reducer(EndpointsModel): name = ndb.StringProperty(indexed=False) @endpoints.api( name="b
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带有类方法的Python functools lru_cache:发布对象
如何在类内使用functools的lru_cache而又不会泄漏内存? 在下面的最小示例中，尽管foo实例超出范围并且没有引荐来源网址(lru_cache除外)，但不会被释放. from functools import lru_cache class BigClass: pass class Foo: def __init__(self): self.big
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类/构造函数的等效于functools'partial'的python
我想创建一个行为类似于collections.defaultdict的类，而无需使用代码指定工厂.例如: 代替 class Config(collections.defaultdict): pass 此: Config = functools.partial(collections.defaultdict, list) 这几乎可行，但是 isinstance(Co
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functools.partial和类似的lambda之间的区别?
在Python中，假设我有一个函数f，我想将它与一些辅助参数一起传递(为简单起见，它只是第一个保留变量的参数). 这两种方式(如果有)之间有什么区别? # Assume secondary_args and secondary_kwargs have been defined import functools g1 = functools.partial(f, *secondary
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使@lru_cache忽略某些函数参数
如何使 @functools.lru_cache 装饰器忽略某些内容关于缓存密钥的函数参数? 例如，我有一个看起来像这样的函数: def find_object(db_handle, query): # (omitted code) return result 如果我像这样应用lru_cache装饰器，则db_handle将包含在缓存键中.结果，如果我尝试使用相同的
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Python多处理-为什么使用functools.partial慢于默认参数?
考虑以下功能: def f(x, dummy=list(range(10000000))): return x 如果使用multiprocessing.Pool.imap，则会得到以下计时: import time import os from multiprocessing import Pool def f(x, dummy=list(range(10000000))
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functools部分如何做?
我无法弄清部分函数在functools中的工作方式. 我从此处获得了以下代码: >>> sum = lambda x, y : x + y >>> sum(1, 2) 3 >>> incr = lambda y : sum(1, y) >>> incr(2) 3 >>> def sum2(x, y): return x + y >>> incr2 = functools.parti
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