Numpy 快速哈希Numpy对象进行缓存

在数据科学和机器学习中，我们经常处理大量的数据和模型，为了加速数据分析，我们通常会使用缓存技术来避免重复运算。Numpy是Python中最流行的数值计算库，因此我们需要一种快速哈希Numpy对象以用于缓存。本文将介绍如何使用Python中的pickle和hashlib库来实现快速哈希。

阅读更多：Numpy 教程

Hashing

哈希（Hashing）是将任意长度的消息（明文）压缩到某一固定长度（密文）的过程。哈希函数可以将任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），压缩到某个固定长度的输出（又叫做散列值， hash值）。该散列值通常的大小比输入要小很多且是固定长度的。哈希函数不是加密，因为它们不能被逆向，但它们提供了一种保护密码的方法。

Python中的hashlib库提供了很多哈希算法，如md5、sha1、sha224、sha256、sha384、sha512等。

Numpy中的Array与Hash

Numpy中的数组是Python中最基本的Numpy对象。Python中的字典和集合无法直接对Numpy数组进行哈希，因为Numpy数组是可变的并且无法散列。

要生成Numpy数组的哈希值，我们可以使用pickle库将其转换为字节串作为输入，并使用hashlib库生成哈希值。这样可以创建一个快速生成和比较哈希值的函数。

以下是一个简单的示例：

import numpy as np
import hashlib
import pickle

def hash_array(arr):
    return hashlib.sha1(pickle.dumps(arr)).hexdigest()

a = np.array([1,2,3,4])
b = np.array([1,2,3,4])
c = np.array([1,2,4,3])

print(hash_array(a)) # a和b具有相同的哈希值
print(hash_array(b)) # a和b具有相同的哈希值
print(hash_array(c)) # c和a/b的哈希值不同

将哈希用于缓存

使用哈希值来进行数据缓存是最常见的应用之一。对于Numpy数组，我们可以使用哈希函数来缓存数组计算的结果。如果输入和输出（Numpy对象）的哈希值相同，则将缓存的结果返回。否则，进行计算，并使用输入的哈希值来缓存结果。

以下是一个实现缓存的示例：

import numpy as np
import hashlib
import pickle

# 缓存装饰器函数
# 用于自动缓存并返回函数结果
def cache(func):
    cache_dict = {}
    def inner(*args):
        # 生成当前输入的哈希值
        arg_hash = hashlib.sha1(pickle.dumps(args)).hexdigest()

        # 如果已经计算，直接从缓存中返回
        if arg_hash in cache_dict:
            print(f'Fetching result from cache with hash: {arg_hash}')
            return cache_dict[arg_hash]

        # 否则计算结果并将它存储到缓存中
        result = func(*args)
        cache_dict[arg_hash] = result
        return result
    return inner

@cache # 使用@cache装饰器来缓存函数计算结果
def expensive_computation(a, b):
    print(f'Computing result of {a} + {b}')
    return a + b

# 第一次计算（尚未缓存结果）
print(expensive_computation(1, 2))

# 第二次计算（从缓存中获取结果）
print(expensive_computation(1, 2))

# 第三次计算（尚未缓存结果）
print(expensive_computation(2, 3))

上述示例中，使用了cache装饰器来自动缓存函数的计算结果。在执行expensive_computation(1, 2)时，首先生成输入的哈希值，并检查其是否已经被缓存。由于这是第一次执行，结果没有被缓存，expensive_computation(1, 2)会被执行。计算结果为3，并将其存储在缓存字典中。第二次执行expensive_computation(1, 2)时，由于输入的哈希值已经在缓存字典中，因此不会再次执行计算，直接从缓存中获取结果并返回。最后一次执行，expensive_computation(2, 3)尚未被计算，因此会执行计算并缓存结果。