Условие

Написать код для функции cache. Это декоратор, который должен

запоминать, что вернула декорированная функция, и возвращать запомненное

значение при повторном вызове с одинаковыми аргументами.

Можно считать, что все аргументы хешируемые.

Использовать только стандартную библиотеку Python.

def cache(backend=None): if backend is None: backend = {} def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): key = (args, tuple(sorted(kwargs.items()))) result = backend.get(key) if result is not None: return result result = func(*args, **kwargs) backend[key] = result return result return wrapper return decorator

calls = {"count": 0} backend = {}

@cache(backend=backend) def add(a, b): calls["count"] += 1 return a + b

assert add(1, 2) == 3 assert calls["count"] == 1

assert add(1, 2) == 3 assert calls["count"] == 1

assert len(backend) == 1 print("OK")

Ответ

Исходный декоратор проходит пример с add, но не кеширует результат None и может смешивать разные функции в общем backend. Используйте проверку наличия ключа и пространство имён функции.

from functools import wraps

def cache(backend=None):
    if backend is None:
        backend = {}
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            key = (func, args, tuple(kwargs.items()))
            if key in backend:
                return backend[key]
            result = func(*args, **kwargs)
            backend[key] = result
            return result
        return wrapper
    return decorator

Порядок keyword-аргументов сохраняется, поскольку функция с **kwargs может его наблюдать; эквивалентные варианты вызова не нормализуются. Пример предполагает чистую синхронную функцию и локальный словарь. Исключения не кешируются, а mutable-результат возвращается тем же объектом. Для конкурентности, TTL и ограничения памяти нужны дополнительные правила.