我的Python代码中的memoization问题
我已经阅读了许多在线备忘的例子，但仍然无法成功地将其应用到我正在做的事情上。我尽力使用自己的逻辑编写此代码的memoization部分，但是基于我的测试，因为我每次都运行它，它不起作用。下面是我的代码的简单版本的示例，我编写它只是为了测试memoization概念，因为我的实际代码需要一段时间才能运行。
import numpy as np
import time
good_data = np.array([1, 43, 22, 55, 14, 85, 23, 13, 4, 9, 21])
def image_urls(number):
img_urls, img_data = [], []
rows = 40
for row in range(rows):
path = '/%d1wxyz' % number
url = 'http' + path
img_urls.append(url)
for obj in img_urls:
for image in obj:
data_pts = np.array([[1, 1, 1], [2, 2, 2], [number, number, number]])
img_data.append(data_pts)
return img_urls, img_data
cached_urls, cached_data = {}, {}
def images_data_pts(image_urls):
t1 = time.time()
print(np.array_equal(np.array([int(n) for n in cached_urls.keys()]), good_data))
print(np.array_equal(np.array([int(n) for n in cached_data.keys()]), good_data))
if np.array_equal(np.array([int(n) for n in cached_urls.keys()]), good_data) == False or np.array_equal(np.array([int(n) for n in cached_data.keys()]), good_data) == False:
for number in good_data:
cached_urls[str(number)], cached_data[str(number)] = image_urls(number)
t2 = time.time()
print('Time elapsed = ' + str(t2-t1))
return cached_urls, cached_data
complete_urls, complete_data = images_data_pts(image_urls)
print(np.array_equal(np.array([int(n) for n in cached_urls.keys()]), good_data))
print(np.array_equal(np.array([int(n) for n in cached_data.keys()]), good_data))
在我已经运行一次脚本之后，最后两个print语句都输出True了，但我希望在我运行一次之后将信息存储在缓存中，这样我就不必实际执行函数正在执行的操作时间。我想可能有一些做的事实，它的重新定义cached_urls，并cached_data为空字典我每次运行它的时候，也许是有效地撤消记忆化。但是我在示例中看到了这种技术，我不确定如何构建它。如果您有任何提示，请告诉我！
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-09-20 14:55:10
程序启动时，它以干净的平板开始。这是Unix和Windows工作方式的基础。1如果您希望从一次运行到将来的运行持续存在任何内容，则需要将其存储在某处，然后将其加载回来。
这在文件部分的官方Python教程中有所介绍。
基本思路很简单：
- 程序启动后，打开一个文件并读取备忘录缓存（如果该文件不存在，请从头开始
{}）。 - 在程序完成之前，在写入模式下打开相同的文件并编写备忘录缓存。
至于如何阅读和写它：
我怀疑你的备忘录缓存是基于名称的JSON兼容（cached_urls听起来它会将字符串映射到字符串......）。如果是这样，请将其存储为JSON，如教程中所示。如果没有，请参阅pickle模块，该模块具有相同的API，但可以处理JSON无法处理的事情。2
想象一下，如果不是这样的话。任何时候你崩溃一个程序，当你重新启动它时，它会出现与崩溃时完全相同的状态，所以它几乎肯定会立即再次崩溃......唯一的恢复方法是卸载并重新安装。
2.这种灵活性可能会对您要分发或部署的代码带来安全风险，但对于代码而言，您只需使用仅来自您自己的计算机的数据运行，就可以了。
https://stackoverflow.com/questions/-100006149
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