面试题：Python中get()方法在数据处理框架中的优化应用

Question

在一个基于Python的数据处理框架中，经常需要从大量的字典数据中获取特定键的值，这些字典可能来自不同的数据源，结构不完全一致。请设计一个通用的函数，使用`get()`方法来安全地获取目标值，并对函数进行性能优化，例如考虑缓存机制。同时分析该函数在多线程环境下可能存在的问题及解决方案。

Answer 1

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def safe_get_value(dicts, target_key):
    for d in dicts:
        value = d.get(target_key)
        if value is not None:
            return value
    return None

性能优化说明

1. 缓存机制：使用functools.lru_cache装饰器实现缓存。它会自动缓存函数的输入和输出，当相同的dicts和target_key再次调用函数时，直接返回缓存的结果，避免重复查找，提高性能。maxsize参数设置缓存的最大条目数，当缓存满了之后，最久未使用的条目会被移除。

多线程环境下的问题及解决方案

1. 问题：
   • 缓存一致性：在多线程环境下，不同线程可能同时调用该函数，由于lru_cache是基于函数输入输出进行缓存的，可能会出现缓存污染问题。例如，一个线程修改了dicts中的某个字典，而其他线程从缓存中获取到了旧的结果。
   • 线程安全：lru_cache本身并不是线程安全的，多个线程同时访问和修改缓存可能会导致数据竞争，引发未定义行为。
2. 解决方案：
   • 缓存一致性：尽量避免在多线程环境下修改dicts中的字典。如果必须修改，可以在修改后清除相关的缓存条目。lru_cache提供了cache_clear方法，可以在修改数据后调用safe_get_value.cache_clear()来清除缓存。
   • 线程安全：使用threading.Lock来保证线程安全。在函数调用前后加锁，确保同一时间只有一个线程能访问函数及缓存。

import threading
from functools import lru_cache

lock = threading.Lock()

@lru_cache(maxsize=128)
def safe_get_value(dicts, target_key):
    with lock:
        for d in dicts:
            value = d.get(target_key)
            if value is not None:
                return value
        return None

这样在多线程环境下，通过锁机制保证了函数调用及缓存访问的线程安全性。