有没有办法在返回没有副作用的可变对象的同时使用 lru_cache ？

问题描述

当从 lru_cached 函数返回可变对象（例如 numpy.ndarray）时，对返回对象的任何更改 - 都会影响缓存对象。

这通常是有道理的，但也可能令人困惑。

看下面的例子

In [13]: from functools import lru_cache
    ...: import numpy as np
    ...:
    ...:
    ...: @lru_cache
    ...: def cached_function(param):
    ...:     print(f"running cached_function on: {param}")
    ...:     return np.array([param])
    ...:
    ...:
    ...: for number in [100,200,100]:
    ...:     res = cached_function(number)
    ...:     res *= 5
    ...:     print(res)
    ...:
running cached_function on: 100
[500]
running cached_function on: 200
[1000]
[2500]

无论如何使用lru_cache（或类似的）没有这种副作用？

是否应该避免从缓存函数返回可变对象？

解决方法

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