Как кэшировать методы чужого Python-клиента
Если библиотечный клиент нельзя менять, его методы можно переопределить с functools.lru_cache. Но кеш тогда включает self в ключ и удерживает экземпляр до вытеснения записи или очистки.
Питоничнее обернуть уже связанный метод после создания объекта: кеш будет отдельным для каждого экземпляра, поэтому состояния клиентов не смешаются. Для множества методов автор перехватывает обращения через __getattribute__, кеширует метод при первом вызове и сохраняет обёртку в __dict__. Если объект создаёт фреймворк, эту механику можно вынести в прокси.
В разборе Caching a lot of methods in Python показано, как вернуть прокси автодополнение через __dir__ и проверки isinstance() через wrapt.ObjectProxy. Для пары методов решение проще: заменить их кешированными прямо у готового объекта.
Если библиотечный клиент нельзя менять, его методы можно переопределить с functools.lru_cache. Но кеш тогда включает self в ключ и удерживает экземпляр до вытеснения записи или очистки.
Питоничнее обернуть уже связанный метод после создания объекта: кеш будет отдельным для каждого экземпляра, поэтому состояния клиентов не смешаются. Для множества методов автор перехватывает обращения через __getattribute__, кеширует метод при первом вызове и сохраняет обёртку в __dict__. Если объект создаёт фреймворк, эту механику можно вынести в прокси.
В разборе Caching a lot of methods in Python показано, как вернуть прокси автодополнение через __dir__ и проверки isinstance() через wrapt.ObjectProxy. Для пары методов решение проще: заменить их кешированными прямо у готового объекта.
death and gravity
Caching a lot of methods in Python
... in which you'll learn how to cache a lot of methods in Python, even for objects created by someone else. Did you know that, contrary to popular belief, Python programmers can have a little monkey patching as a treat?
Как перевести Python-сервер MCP с FastMCP на SDK 2.x
Свежая установка зависимостей сломала сервер автора: в requirements.txt пакет
Миграция начинается с замены импорта и имени класса. Декораторы
В пошаговом разборе на DEV Community есть проверки синхронных обработчиков, переменных окружения и позиционных аргументов конструктора. Так пакет
Свежая установка зависимостей сломала сервер автора: в requirements.txt пакет
mcp был без ограничения версии, поэтому pip подтянул ветку 2.x, где FastMCP переименовали в MCPServer. Код репозитория не менялся, а прежний импорт перестал работать. Explicit is better than implicit, особенно в файле зависимостей.Миграция начинается с замены импорта и имени класса. Декораторы
@mcp.tool(), @mcp.resource() и тела инструментов в этом проекте остались прежними. Затем стоит закрепить mcp>=2,<3 и отдельно оставить httpx: SDK 2.x больше не устанавливает его как зависимость.В пошаговом разборе на DEV Community есть проверки синхронных обработчиков, переменных окружения и позиционных аргументов конструктора. Так пакет
mcp обновляется внутри репозитория и не откатывается для остальных проектов в системном Python.