file_cache 使用文件缓存函数结果

一只大鸽子

发布于 2024-04-18 15:46:48

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发布于 2024-04-18 15:46:48

文章被收录于专栏：Python基础、进阶与实战Python基础、进阶与实战

file_cache 使用文件缓存函数结果

file-cache

更好的 Python 缓存，用于慢速函数调用

原文：https://docs.sweep.dev/blogs/file-cache

作者编写了一个文件缓存 - 它类似于 Python 的lru_cache ，但它将值存储在文件中而不是内存中。这是链接：https://github.com/sweepai/sweep/blob/main/docs/public/file_cache.py

想使用它，只需将其作为装饰器添加到你的函数中，例如：

import time
from file_cache import file_cache
 
@file_cache()
def slow_function(x, y):
    time.sleep(30)
    return x + y
 
print(slow_function(1, 2)) # -> 3, takes 30 seconds
print(slow_function(1, 2)) # -> 3, takes 0 seconds

背景

作者在一个LLM项目中需要缓存中间结果，便于节省时间。但内置缓存函数lru_cache 不适合，

• lru_cahce将结果保存在内存中，下次运行程序时缓存失效。
• 并且作者添加了一个ignore_params参数，用于忽略不重要的参数，例如file_cache(ignore_params=["chat_logger"])

实现

我们的两个主要方法是 recursive_hash 和 file_cache

recursive_hash

我们希望稳定地对对象进行哈希处理，而这在 python 中是原生不支持的。

import hashlib
from cache import recursive_hash
 
 
class Obj:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
 
obj = Obj("test")
print(recursive_hash(obj)) # -> this works fine
try:
    hashlib.md5(obj).hexdigest()
except Exception as e:
    print(e) # -> this doesn't work

原始的 hashlib.md5 不适用于任意对象，它会报错： TypeError: object supporting the buffer API required 。我们使用 recursive_hash，它适用于任意 python 对象。

def recursive_hash(value, depth=0, ignore_params=[]):
    """Hash primitives recursively with maximum depth."""
    if depth > MAX_DEPTH:
        return hashlib.md5("max_depth_reached".encode()).hexdigest()
 
    if isinstance(value, (int, float, str, bool, bytes)):
        return hashlib.md5(str(value).encode()).hexdigest()
    elif isinstance(value, (list, tuple)):
        return hashlib.md5(
            "".join(
                [recursive_hash(item, depth + 1, ignore_params) for item in value]
            ).encode()
        ).hexdigest()
    elif isinstance(value, dict):
        return hashlib.md5(
            "".join(
                [
                    recursive_hash(key, depth + 1, ignore_params)
                    + recursive_hash(val, depth + 1, ignore_params)
                    for key, val in value.items()
                    if key not in ignore_params
                ]
            ).encode()
        ).hexdigest()
    elif hasattr(value, "__dict__") and value.__class__.__name__ not in ignore_params:
        return recursive_hash(value.__dict__, depth + 1, ignore_params)
    else:
        return hashlib.md5("unknown".encode()).hexdigest()

file_cache

file_cache 是一个处理缓存逻辑的装饰器。

@file_cache()
def search_codebase(
    cloned_github_repo,
    query,
):
    # ... take a long time ...
    # ... llm agent logic to search through the codebase ...
    return top_results

Wrapper

首先，我们将缓存存储在 /tmp/file_cache .这使我们可以通过简单地删除目录（运行 rm -rf /tmp/file_cache ）来删除缓存。

def wrapper(*args, **kwargs):
    cache_dir = "/tmp/file_cache"
    os.makedirs(cache_dir, exist_ok=True)

Cache Key Creation / Miss Conditions

我们还有另一个问题 - 我们希望在两种情况下不使用缓存：

1. 函数参数更改 - 由 recursive_hash处理
2. 代码更改为了处理 2.我们使用 inspect.getsource(func) 将函数的源代码进行哈希，在代码更改时正确地丢失了缓存。 func_source_code_hash = hash_code(inspect.getsource(func))

    args_names = func.__code__.co_varnames[: func.__code__.co_argcount]
    args_dict = dict(zip(args_names, args))
 
    # Remove ignored params
    kwargs_clone = kwargs.copy()
    for param in ignore_params:
        args_dict.pop(param, None)
        kwargs_clone.pop(param, None)
 
    # Create hash based on argument names, argument values, and function source code
    arg_hash = (
        recursive_hash(args_dict, ignore_params=ignore_params)
        + recursive_hash(kwargs_clone, ignore_params=ignore_params)
        + func_source_code_hash
    )
    cache_file = os.path.join(
        cache_dir, f"{func.__module__}_{func.__name__}_{arg_hash}.pickle"
    )

Cache hits and misses

最后，我们检查缓存键是否存在，并在缓存未命中的情况下写入缓存。

    try:
        # If cache exists, load and return it
        if os.path.exists(cache_file):
            if verbose:
                print("Used cache for function: " + func.__name__)
            with open(cache_file, "rb") as f:
                return pickle.load(f)
    except Exception:
        logger.info("Unpickling failed")
 
    # Otherwise, call the function and save its result to the cache
    result = func(*args, **kwargs)
    try:
        with open(cache_file, "wb") as f:
            pickle.dump(result, f)
    except Exception as e:
        logger.info(f"Pickling failed: {e}")
    return result

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原始发表：2024-04-15，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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