面试题：Python函数专家级编写技巧：元编程与函数式编程结合

Question

利用元编程和函数式编程的技巧，编写一个元类，它能自动为类中的所有方法（不包括魔术方法）添加缓存功能，即如果某个方法被调用多次且参数相同，直接返回缓存的结果而不再重新执行方法体。详细说明实现思路以及在Python生态中这种技术的应用场景和潜在风险。

Answer 1

实现思路

1. 定义元类：在Python中，元类是用于创建类的类。通过定义一个元类，我们可以在类创建时修改类的行为。
2. 遍历类的属性：在元类的 __new__ 方法中，获取类的所有属性，筛选出非魔术方法（不以 __ 开头和结尾的方法）。
3. 为方法添加缓存功能：使用装饰器为筛选出的方法添加缓存功能。可以使用 functools.lru_cache 来实现缓存，它是Python标准库中提供的一个用于实现LRU（最近最少使用）缓存的装饰器。

代码实现

import functools


def cache_method(func):
    cached = functools.lru_cache()(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        return cached(*args, **kwargs)
    return wrapper


class CacheMeta(type):
    def __new__(mcs, name, bases, namespace):
        for attr_name, attr_value in namespace.items():
            if callable(attr_value) and not attr_name.startswith('__') and not attr_name.endswith('__'):
                namespace[attr_name] = cache_method(attr_value)
        return super().__new__(mcs, name, bases, namespace)

可以这样使用这个元类：

class MyClass(metaclass=CacheMeta):
    def expensive_method(self, a, b):
        print(f"Calculating {a} + {b}")
        return a + b


obj = MyClass()
print(obj.expensive_method(1, 2))
print(obj.expensive_method(1, 2))

应用场景

1. 提高性能：对于计算量较大且参数固定的方法，缓存结果可以显著提高程序的运行速度，减少重复计算。例如在科学计算、数据分析等领域，某些复杂的计算函数可能会被多次调用且参数不变，缓存可以避免重复计算，节省时间和资源。
2. API调用：如果类中的方法涉及到外部API调用，且相同参数的调用频繁发生，缓存结果可以减少对API的请求次数，降低API调用的成本，同时也能提高响应速度。

潜在风险

1. 内存消耗：缓存会占用额外的内存空间，如果缓存的结果数据量较大且缓存的方法调用频繁，可能会导致内存占用过高，甚至引发内存溢出问题。
2. 数据一致性：如果被缓存的方法依赖于外部状态（如数据库中的数据、文件内容等），并且这些外部状态可能发生变化，缓存的结果可能会变得过时，导致数据不一致。
3. 缓存失效策略：functools.lru_cache 采用的是LRU策略，可能并不适用于所有场景。如果需要自定义缓存失效策略（如基于时间的失效、基于特定事件的失效等），则需要自行实现更为复杂的缓存逻辑。