Telegram Group & Telegram Channel
🖥 Задача: "Кэширование и ленивые вычисления в многопоточном окружении"

🔜 Условие:

Вам нужно реализовать декоратор @thread_safe_cached, который:

- Кэширует результат вызова функции по её аргументам (аналог functools.lru_cache, но свой).
- Если несколько потоков одновременно вызывают функцию с одинаковыми аргументами:
- Только один поток реально выполняет функцию,
- Остальные ждут, пока результат будет вычислен, и получают готовый результат.
- Кэш никогда не удаляется (неограниченный размер).

Ограничения:

- Решение должно работать для произвольных функций и аргументов (hashable).
- Нельзя использовать готовый functools.lru_cache или другие библиотеки кэширования.
- Нужно обеспечить корректную работу в многопоточной среде без гонок данных.

---

▪️ Подсказки:

- Для кэширования подойдёт dict с ключами по аргументам (`*args`, `**kwargs`).
- Для защиты доступа к кэшу понадобится threading.Lock.
- Для ожидания завершения вычисления другими потоками можно использовать threading.Event.
- Продумайте carefully: как отличить "результат уже посчитан" от "результат в процессе вычисления".

---

▪️ Что оценивается:

- Умение работать с многопоточностью в Python.
- Правильная организация кэширования.
- Чистота и лаконичность кода.
- Умение обрабатывать тонкие случаи, например: одновременные вызовы.

---

▪️ Разбор возможного решения:

Основная идея:

- Создать кэш cache: Dict[Key, Result].
- Одновременно создать словарь "ожиданий" in_progress: Dict[Key, threading.Event].
- Если кто-то начал считать значение:
- Остальные ждут Event, пока оно не будет установлено.

Пример реализации:


import threading
import functools

def thread_safe_cached(func):
cache = {}
in_progress = {}
lock = threading.Lock()

@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
key = (args, frozenset(kwargs.items()))
with lock:
if key in cache:
return cache[key]
if key not in in_progress:
in_progress[key] = threading.Event()
in_progress[key].clear()
creator = True
else:
creator = False

if creator:
try:
result = func(*args, **kwargs)
with lock:
cache[key] = result
finally:
in_progress[key].set()
with lock:
del in_progress[key]
return result
else:
in_progress[key].wait()
with lock:
return cache[key]

return wrapper


---

▪️ Пояснения к коду:

- При первом вызове для новых аргументов поток создаёт Event и начинает считать результат.
- Остальные потоки видят Event и вызывают wait(), пока первый поток не установит set().
- Как только результат посчитан, Event сигнализирует всем ждущим потокам, что данные готовы.
- Доступ к cache и in_progress защищён через lock для избежания гонок.

---

▪️ Возможные подводные камни:

- Если не удалять Event из in_progress, кэш постепенно раздуется мусором.
- Если ошибка случится внутри func, необходимо всё равно освободить Event, иначе потоки будут вечно ждать.
- Нельзя держать lock во время выполнения тяжёлой функции func, иначе все потоки будут блокироваться.

---

▪️ Вопросы на собеседовании по этой задаче:

- Как изменить реализацию, чтобы кэш имел ограничение по размеру (например, максимум 1000 элементов)?
- Как адаптировать декоратор под асинхронные функции (`async def`)?
- Что будет, если func иногда бросает исключения? Как кэшировать ошибки или не кэшировать их?
- Как изменить реализацию так, чтобы кэш удалял устаревшие данные через TTL (Time-To-Live)?

---

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/pythonl/4782
Create:
Last Update:

🖥 Задача: "Кэширование и ленивые вычисления в многопоточном окружении"

🔜 Условие:

Вам нужно реализовать декоратор @thread_safe_cached, который:

- Кэширует результат вызова функции по её аргументам (аналог functools.lru_cache, но свой).
- Если несколько потоков одновременно вызывают функцию с одинаковыми аргументами:
- Только один поток реально выполняет функцию,
- Остальные ждут, пока результат будет вычислен, и получают готовый результат.
- Кэш никогда не удаляется (неограниченный размер).

Ограничения:

- Решение должно работать для произвольных функций и аргументов (hashable).
- Нельзя использовать готовый functools.lru_cache или другие библиотеки кэширования.
- Нужно обеспечить корректную работу в многопоточной среде без гонок данных.

---

▪️ Подсказки:

- Для кэширования подойдёт dict с ключами по аргументам (`*args`, `**kwargs`).
- Для защиты доступа к кэшу понадобится threading.Lock.
- Для ожидания завершения вычисления другими потоками можно использовать threading.Event.
- Продумайте carefully: как отличить "результат уже посчитан" от "результат в процессе вычисления".

---

▪️ Что оценивается:

- Умение работать с многопоточностью в Python.
- Правильная организация кэширования.
- Чистота и лаконичность кода.
- Умение обрабатывать тонкие случаи, например: одновременные вызовы.

---

▪️ Разбор возможного решения:

Основная идея:

- Создать кэш cache: Dict[Key, Result].
- Одновременно создать словарь "ожиданий" in_progress: Dict[Key, threading.Event].
- Если кто-то начал считать значение:
- Остальные ждут Event, пока оно не будет установлено.

Пример реализации:


import threading
import functools

def thread_safe_cached(func):
cache = {}
in_progress = {}
lock = threading.Lock()

@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
key = (args, frozenset(kwargs.items()))
with lock:
if key in cache:
return cache[key]
if key not in in_progress:
in_progress[key] = threading.Event()
in_progress[key].clear()
creator = True
else:
creator = False

if creator:
try:
result = func(*args, **kwargs)
with lock:
cache[key] = result
finally:
in_progress[key].set()
with lock:
del in_progress[key]
return result
else:
in_progress[key].wait()
with lock:
return cache[key]

return wrapper


---

▪️ Пояснения к коду:

- При первом вызове для новых аргументов поток создаёт Event и начинает считать результат.
- Остальные потоки видят Event и вызывают wait(), пока первый поток не установит set().
- Как только результат посчитан, Event сигнализирует всем ждущим потокам, что данные готовы.
- Доступ к cache и in_progress защищён через lock для избежания гонок.

---

▪️ Возможные подводные камни:

- Если не удалять Event из in_progress, кэш постепенно раздуется мусором.
- Если ошибка случится внутри func, необходимо всё равно освободить Event, иначе потоки будут вечно ждать.
- Нельзя держать lock во время выполнения тяжёлой функции func, иначе все потоки будут блокироваться.

---

▪️ Вопросы на собеседовании по этой задаче:

- Как изменить реализацию, чтобы кэш имел ограничение по размеру (например, максимум 1000 элементов)?
- Как адаптировать декоратор под асинхронные функции (`async def`)?
- Что будет, если func иногда бросает исключения? Как кэшировать ошибки или не кэшировать их?
- Как изменить реализацию так, чтобы кэш удалял устаревшие данные через TTL (Time-To-Live)?

---

@pythonl

BY Python/ django


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/pythonl/4782

View MORE
Open in Telegram


Python django Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

However, analysts are positive on the stock now. “We have seen a huge downside movement in the stock due to the central electricity regulatory commission’s (CERC) order that seems to be negative from 2014-15 onwards but we cannot take a linear negative view on the stock and further downside movement on the stock is unlikely. Currently stock is underpriced. Investors can bet on it for a longer horizon," said Vivek Gupta, director research at CapitalVia Global Research.

What is Secret Chats of Telegram

Secret Chats are one of the service’s additional security features; it allows messages to be sent with client-to-client encryption. This setup means that, unlike regular messages, these secret messages can only be accessed from the device’s that initiated and accepted the chat. Additionally, Telegram notes that secret chats leave no trace on the company’s services and offer a self-destruct timer.

Python django from sg


Telegram Python/ django
FROM USA