pytest跳过joblib缓存方法解析

在 pytest 单元测试中，为避免 joblib 缓存干扰测试逻辑、确保每次调用都执行真实计算，可直接通过缓存函数的 `.func` 属性访问其原始未装饰函数——这是 joblib 官方支持的稳定接口，无需 mock 或 patch，既简洁安全又语义清晰；相比全局禁用缓存，该方法粒度更细、副作用为零，是验证带缓存函数行为最轻量可靠的实践方案。

在 pytest 单元测试中，可通过访问 `joblib` 缓存函数的 `.func` 属性获取未装饰的原始函数，从而跳过缓存、确保每次执行真实逻辑，避免测试受缓存状态干扰。

当使用 joblib.Memory.cache 装饰器时，func 实际被包装为 joblib.memory.MemorizedFunc 对象，它不仅具备缓存能力，还显式暴露了原始函数——即 func.func。这是 joblib 官方支持的机制，无需 mock 或 patch，简洁、安全且符合设计意图。

例如，针对如下带缓存的函数：

from joblib import Memory

memory = Memory(location="cache")

@memory.cache
def func(a):
    print("Executing real computation...")  # 可用于验证是否真正执行
    return a ** 2

在测试中直接调用 func.func 即可绕过缓存，强制执行原始逻辑：

def test_func():
    assert func.func(2) == 4        # ✅ 执行真实函数，不查缓存
    assert func.func(-3) == 9       # ✅ 每次调用均为新鲜计算

⚠️ 注意事项：

• 不要 mock joblib.Memory 或 func 本身（如用 patch），否则可能破坏 Memory 的内部状态或导致难以调试的副作用；
• .func 是稳定公开接口（见 joblib 文档），兼容性有保障；
• 若需完全禁用缓存（如整个测试模块），也可临时设置 memory = Memory(location=None) 或 memory = Memory(location="/dev/null")，但 .func 方式更精准、粒度更细。

综上，利用 .func 属性是测试 joblib 缓存函数最轻量、最可靠的方式——无需外部依赖、无副作用、语义清晰，推荐作为标准实践。

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