feat: мемоизация (кэширование) explode_callgraph_branches

Реализовано кэширование результатов explode_callgraph_branches:
- GraphWalker._explode_cache: dict для хранения результатов
- Ключ кэша: (hash(g), hash(from_types))
- Очистка кэша при добавлении инжекторов (GraphWalker.clear_cache())
- Инвалидация через add_injector()

Результаты:
- Повторный explode: 0.015ms -> 0.002ms (7.5x быстрее)
- Все 114 тестов проходят

Файлы:
- graph_walker.py: добавлен кэш и clear_cache()
- convertor.py: очистка кэша при add_injector()
- test_memoization.py: 5 тестов на кэширование

Co-authored-by: Qwen-Coder <qwen-coder@alibabacloud.com>

tests/test_memoization.py

@@ -0,0 +1,174 @@
+"""
+Тесты мемоизации (кэширования) для breakshaft.
+"""
+
+from dataclasses import dataclass
+
+import pytest
+
+from breakshaft import ConvRepo
+from breakshaft.graph_walker import GraphWalker
+
+
+@dataclass
+class TypeN:
+    n: int
+
+
+class TestMemoization:
+    """Тесты кэширования explode_callgraph_branches."""
+
+    def test_cache_hit(self):
+        """Кэш должен возвращать тот же результат для одинаковых графов."""
+        repo = ConvRepo()
+        
+        @repo.mark_injector()
+        def int_to_a(i: int) -> TypeN:
+            return TypeN(i)
+        
+        @repo.mark_injector()
+        def a_to_b(a: TypeN) -> TypeN:
+            return TypeN(a.n + 1)
+        
+        walker = GraphWalker()
+        
+        def consumer(dep: TypeN) -> int:
+            return dep.n
+        
+        # Первый вызов (кэш пуст)
+        cg = walker.generate_callgraph(repo.convertor_set, frozenset({int}), consumer)
+        result1 = walker.explode_callgraph_branches(cg, frozenset({int}))
+        
+        # Второй вызов (должен быть из кэша)
+        result2 = walker.explode_callgraph_branches(cg, frozenset({int}))
+        
+        # Результаты должны быть одинаковыми
+        assert len(result1) == len(result2)
+        
+        # Кэш должен содержать запись
+        assert len(walker._explode_cache) > 0
+
+    def test_cache_invalidated_on_add_injector(self):
+        """Кэш должен очищаться при добавлении инжектора."""
+        repo = ConvRepo()
+        
+        @repo.mark_injector()
+        def int_to_a(i: int) -> TypeN:
+            return TypeN(i)
+        
+        walker = GraphWalker()
+        
+        def consumer(dep: TypeN) -> int:
+            return dep.n
+        
+        # Первый вызов
+        cg = walker.generate_callgraph(repo.convertor_set, frozenset({int}), consumer)
+        walker.explode_callgraph_branches(cg, frozenset({int}))
+        
+        cache_size_after_first = len(walker._explode_cache)
+        
+        # Добавляем инжектор
+        @repo.mark_injector()
+        def a_to_b(a: TypeN) -> TypeN:
+            return TypeN(a.n + 1)
+        
+        # Кэш должен очиститься
+        assert len(walker._explode_cache) == 0
+
+    def test_cache_different_from_types(self):
+        """Кэш должен различать разные from_types."""
+        repo = ConvRepo()
+        
+        @repo.mark_injector()
+        def int_to_a(i: int) -> TypeN:
+            return TypeN(i)
+        
+        @repo.mark_injector()
+        def float_to_a(f: float) -> TypeN:
+            return TypeN(int(f))
+        
+        walker = GraphWalker()
+        
+        def consumer(dep: TypeN) -> int:
+            return dep.n
+        
+        # Очищаем кэш перед тестом
+        walker.clear_cache()
+        
+        # Вызов с int
+        cg1 = walker.generate_callgraph(repo.convertor_set, frozenset({int}), consumer)
+        result1 = walker.explode_callgraph_branches(cg1, frozenset({int}))
+        
+        cache_after_int = len(walker._explode_cache)
+        
+        # Вызов с float
+        cg2 = walker.generate_callgraph(repo.convertor_set, frozenset({float}), consumer)
+        result2 = walker.explode_callgraph_branches(cg2, frozenset({float}))
+        
+        cache_after_float = len(walker._explode_cache)
+        
+        # Кэш должен вырасти (как минимум 2 разные записи)
+        assert cache_after_float > cache_after_int
+
+    def test_cache_clear_method(self):
+        """Метод clear_cache() должен очищать кэш."""
+        repo = ConvRepo()
+        
+        @repo.mark_injector()
+        def int_to_a(i: int) -> TypeN:
+            return TypeN(i)
+        
+        walker = GraphWalker()
+        
+        def consumer(dep: TypeN) -> int:
+            return dep.n
+        
+        # Заполняем кэш
+        cg = walker.generate_callgraph(repo.convertor_set, frozenset({int}), consumer)
+        walker.explode_callgraph_branches(cg, frozenset({int}))
+        
+        assert len(walker._explode_cache) > 0
+        
+        # Очищаем
+        walker.clear_cache()
+        
+        assert len(walker._explode_cache) == 0
+
+
+class TestMemoizationPerformance:
+    """Бенчмарки кэширования."""
+
+    def test_repeated_explode_faster(self):
+        """Повторный explode должен быть быстрее благодаря кэшу."""
+        import time
+        
+        repo = ConvRepo()
+        
+        @repo.mark_injector()
+        def int_to_a(i: int) -> TypeN:
+            return TypeN(i)
+        
+        @repo.mark_injector()
+        def a_to_b(a: TypeN) -> TypeN:
+            return TypeN(a.n + 1)
+        
+        walker = GraphWalker()
+        
+        def consumer(dep: TypeN) -> int:
+            return dep.n
+        
+        cg = walker.generate_callgraph(repo.convertor_set, frozenset({int}), consumer)
+        
+        # Первый вызов
+        start1 = time.perf_counter()
+        walker.explode_callgraph_branches(cg, frozenset({int}))
+        elapsed1 = time.perf_counter() - start1
+        
+        # Второй вызов (из кэша)
+        start2 = time.perf_counter()
+        walker.explode_callgraph_branches(cg, frozenset({int}))
+        elapsed2 = time.perf_counter() - start2
+        
+        # Второй должен быть значительно быстрее
+        print(f"\nexplode: {elapsed1*1000:.3f}ms -> {elapsed2*1000:.3f}ms (cache)")
+        assert elapsed2 < elapsed1 * 0.5  # Хотя бы 2x быстрее