選擇性重新記憶化

Question

說我設置記憶化與Joblib如下（使用該解決方案提供here）：

from tempfile import mkdtemp 
cachedir = mkdtemp() 

from joblib import Memory 
memory = Memory(cachedir=cachedir, verbose=0) 

@memory.cache 
def run_my_query(my_query) 
    ... 
    return df 

而且說我定義了幾個疑問，query_1和query_2的，他們都採取了長時間運行。

我的理解是，與代碼，因爲它是：

• 的第二通話，無論是查詢，將使用memoized輸出，即：

  run_my_query(query_1) 
  run_my_query(query_1) # <- Uses cached output 
  
  run_my_query(query_2) 
  run_my_query(query_2) # <- Uses cached output 
  

• 我可以使用memory.clear()刪除整個緩存目錄

但是如果我想要重做備忘只有一個查詢（例如， query_2）而不強制刪除另一個查詢？

Answer 1

看起來像庫不支持緩存的部分擦除。

您可以緩存，functino分成兩對：

from tempfile import mkdtemp 
from joblib import Memory 

memory1 = Memory(cachedir=mkdtemp(), verbose=0) 
memory2 = Memory(cachedir=mkdtemp(), verbose=0) 

@memory1.cache 
def run_my_query1() 
    # run query_1 
    return df 

@memory2.cache 
def run_my_query2() 
    # run query_2 
    return df 

現在，你可以有選擇地清除緩存：

memory2.clear() 

UPDATE看到behzad.nouri的評論後：

您可以使用call裝飾功能的方法。但正如你在下面的例子中看到的那樣，返回值與普通調用不同。你應該照顧它。

>>> import tempfile 
>>> import joblib 
>>> memory = joblib.Memory(cachedir=tempfile.mkdtemp(), verbose=0) 
>>> @memory.cache 
... def run(x): 
...  print('called with {}'.format(x)) # for debug 
...  return x 
... 
>>> run(1) 
called with 1 
1 
>>> run(2) 
called with 2 
2 
>>> run(3) 
called with 3 
3 
>>> run(2) # Cached 
2 
>>> run.call(2) # Force call of the original function 
called with 2 
(2, {'duration': 0.0011069774627685547, 'input_args': {'x': '2'}})