Pythonでキャッシュを
活用する話①
執筆者：トビウオ

キャッシュとは？
• キャッシュとは、低速な記憶装置や伝送路から読み出
したデータのうち、直近に読み込んだものや使用頻度
が高いものを高速な記憶装置に複製しておくこと。ま
た、その際に使われる高速な記憶装置や、複製された
データそのもののこと。データの読み込みを高速化し
たり、伝送量を削減することができる。
( IT用語辞典 e-Wordsより引用 )

キャッシュとは？
• つまり、時間が掛かるデータ取得処理について
、より素早く読み出せる位置に置いておくこと
• 例1：複雑で時間が掛かる計算
• 例2：読み込みが遅いファイルストレージ
• 例3：取得に時間が掛かるネット上のデータ

どこに蓄えておくか？
①メインメモリ上に保存
②ファイルとして保存
③データベースに保存

①メインメモリ上に保存
• 「変数に書き込む」だけでも立派なキャッシュ
• 例： a = func1(42)
• 汎用的には「関数の戻り値」を扱いたい
• Pythonの場合はfunctoolsが使える
( 非純正ライブラリだとcachetoolsなどが該当 )

①メインメモリ上に保存
• functoolsの場合、関数にデコレーターで修飾す
るだけで、処理結果をキャッシュしてくれる
( 公式ドキュメントより引用 )

②ファイルとして保存
• ①だと永続化されていないので、アプリを終了
させるとキャッシュ情報が消えてしまう
• そのため、キャッシュ情報をいったん保存して
、再利用することを考える

②ファイルとして保存
• 単なるテキストではない、バイナリデータや構造データを扱う
場合に使える手段の例
方式 利点 欠点
pickle
手軽、Pythonのデータを
忠実に表せる
Pythonからしか扱えない
json
テキストなので読みやすい
、互換性が高い
冗長、型情報は失われる、
特殊な型は表せない
MessagePack
互換性が高い、コンパクト
に保存できる
ライブラリの別途導入が必
要

③データベースに保存
• ②と概ね同じだが、より柔軟に再利用できる
• 取得したデータを検索/加工/削除
• 複数のアプリ/クライアントで共有
• 扱えるデータの柔軟性は②より下がる

③データベースに保存
• Pythonの場合、requestsライブラリに対する
requests-cacheライブラリが知られている
( request-cacheの公式ドキュメントより引用 )

③データベースに保存
• Pythonの場合、①のように任意の関数の戻り値
をSQLiteにキャッシュ……できるライブラリは
無さそう
• 自作はさほど難しくない

おまけ：デコレーター自作
• キャッシュとは直接関係ないが……
• ①のような使い勝手でキャッシュしたい人向け
• Pythonのデコレーターは簡単に実装できる

おまけ：デコレーター自作