我发现这非常有用

from functools import wraps


def memoize(function):    
    memo = {}
        
    @wraps(function)
    def wrapper(*args):

        # add the new key to dict if it doesn't exist already  
        if args not in memo:
            memo[args] = function(*args)

        return memo[args]

    return wrapper
    
    
@memoize
def fibonacci(n):
    if n < 2: return n
    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)
    
fibonacci(25)

其他答案很好地涵盖了它的本质。我不是在重复。只是一些可能对你有用的观点。

通常，memoisation是一种可以应用在任何函数上的操作，该函数计算一些东西(昂贵的)并返回一个值。因此，它通常被实现为一个装饰器。实现很简单，大概是这样的

memoised_function = memoise(actual_function)

或者表示为装饰者

@memoise
def actual_function(arg1, arg2):
   #body

记忆是将函数转换为数据结构的过程。通常，人们希望增量地、惰性地进行转换(根据给定的域元素——或“键”的要求)。在惰性函数语言中，这种惰性转换可以自动发生，因此可以在没有(显式)副作用的情况下实现内存化。

记忆基本上是保存用递归算法完成的过去操作的结果，以便在以后需要进行相同的计算时减少遍历递归树的需要。

参见http://scriptbucket.wordpress.com/2012/12/11/introduction-to-memoization/

Python中的斐波那契内存示例:

fibcache = {}
def fib(num):
    if num in fibcache:
        return fibcache[num]
    else:
        fibcache[num] = num if num < 2 else fib(num-1) + fib(num-2)
        return fibcache[num]

记忆是保留昂贵的计算结果并返回缓存的结果，而不是不断地重新计算它。

这里有一个例子:

def doSomeExpensiveCalculation(self, input):
    if input not in self.cache:
        <do expensive calculation>
        self.cache[input] = result
    return self.cache[input]

更完整的描述可以在维基百科关于记忆的条目中找到。

只是想对已经提供的答案进行补充，Python装饰器库有一些简单但有用的实现，也可以记住“不可哈希类型”，不像functools.lru_cache。