Cache disque en décorateur avec statistiques hit/miss
Décorateur qui mémorise les retours de fonction en JSON sur disque (clé SHA-1 des arguments), survit aux redémarrages contrairement à lru_cache, et trace les hits/miss.
Cas d'usage
Économiser les quotas d'une API payante entre deux exécutions d'un script de reporting quotidien.
Prérequis
Python 3.9+ (bibliothèque standard)
Python
import functools
import hashlib
import json
import time
from pathlib import Path
CACHE = Path(".cache")
CACHE.mkdir(exist_ok=True)
stats = {"hit": 0, "miss": 0}
def cache_disque(fn):
@functools.wraps(fn)
def wrapper(*args):
cle = hashlib.sha1(json.dumps([fn.__name__, args]).encode()).hexdigest()
fichier = CACHE / f"{cle}.json"
if fichier.exists():
stats["hit"] += 1
return json.loads(fichier.read_text())
stats["miss"] += 1
resultat = fn(*args)
fichier.write_text(json.dumps(resultat))
return resultat
return wrapper
@cache_disque
def taux_change(devise):
time.sleep(1.2) # simule un appel API lent et payant
return {"USD": 1.085, "GBP": 0.842}[devise]
t0 = time.perf_counter()
for d in ["USD", "GBP", "USD", "USD", "GBP"]:
taux_change(d)
print(f"5 appels en {time.perf_counter() - t0:.2f} s "
f"— hits : {stats['hit']}, miss : {stats['miss']}")
print(f"entrées en cache : {len(list(CACHE.glob('*.json')))}")Résultat
5 appels en 2.41 s — hits : 3, miss : 2 entrées en cache : 2 # 2e exécution du script (cache chaud) : 5 appels en 0.00 s — hits : 5, miss : 0 entrées en cache : 2
CacheDécorateurhashlibPerformance