是這樣的，今天把我的活幹完，看到一段**
然後，我發現了這樣一段**
@cache.cached(timeout=60, key_prefix='binary')
defrandom_binary():
return random.sample(range(10 ** 5, 10 ** 6), 1)[0]
當時第一感覺是，為了這個東西要計算兩次乘方？這個開銷不必要的吧
但是還是覺得不對勁。。。仔細看了看
range(10 ** 5, 10 ** 6）
？？？？？？為了這個隨機數，要生成長度九萬的陣列？幾百k的記憶體？？？
但是，還有什麼呢。。。
繼續。。
生成的是隨機數，然後用flask-cache快取了？？
但是用來快取函式的不應該是flask-memoize嗎？
但是隨機數結果用來快取了，還是隨機數嗎？？
去flask-cache原始碼裡面看一下
1class
cache(object):
2......
3def memoize(self, timeout=none, make_name=none, unless=none):
4def
memoize(f):
6def decorated_function(*args, **kwargs):7#
: bypass cache
8if callable(unless) and unless() is
true:
9return f(*args, **kwargs)
1011
try:
12 cache_key = decorated_function.make_cache_key(f, *args, **kwargs)
13 rv =self.cache.get(cache_key)
14except
exception:
15if
16raise
17 logger.exception("
exception possibly due to cache backend.")
18return f(*args, **kwargs)
1920
if rv is
none:
21 rv = f(*args, **kwargs)
22try:23
self.cache.set(cache_key, rv,
24 timeout=decorated_function.cache_timeout)
25except
exception:
26if
27raise
28 logger.exception("
exception possibly due to cache backend.")
29return
rv30
31 decorated_function.uncached =f
32 decorated_function.cache_timeout =timeout
33 decorated_function.make_cache_key =self._memoize_make_cache_key(
34make_name, decorated_function)
35 decorated_function.delete_memoized = lambda
: self.delete_memoized(f)
3637
return
decorated_function
38return memoize
cache.memoize()是利用make_cache_key(f, *args, **kwargs)作為鍵存入redis的，那麼make_cache_key是怎麼工作的？
1def make_cache_key(*args, **kwargs):2if
callable(key_prefix):
3 cache_key =key_prefix()
4elif'%s
'inkey_prefix:
5 cache_key = key_prefix %request.path
6else
:7 cache_key =key_prefix89
return
cache_key
結果就是，不管有多少請求，只要在60秒內，返回的結果都是一樣的，隨機的意義在哪呢。。。唯一的好處就是不會幾百k的記憶體消耗變成幾十m吧，畫面太美
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