我刚开始学习Python，我不知道什么是内存化，也不知道如何使用它。另外，我可以举一个简单的例子吗?
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不要忘记内置的hasattr函数，对于那些想要手工制作的人来说。这样就可以将mem缓存保存在函数定义中(而不是全局缓存)。
def fact(n):
if not hasattr(fact, 'mem'):
fact.mem = {1: 1}
if not n in fact.mem:
fact.mem[n] = n * fact(n - 1)
return fact.mem[n]
其他回答
cache = {}
def fib(n):
if n <= 1:
return n
else:
if n not in cache:
cache[n] = fib(n-1) + fib(n-2)
return cache[n]
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]
functools。缓存装饰:
Python 3.9发布了一个新函数functools.cache。它在内存中缓存带有一组特定参数的函数调用的结果，这就是内存化。它很容易使用:
import functools
import time
@functools.cache
def calculate_double(num):
time.sleep(1) # sleep for 1 second to simulate a slow calculation
return num * 2
第一次调用caculate_double(5)时，它将花费一秒钟并返回10。第二次使用相同的参数calculate_double(5)调用该函数时，它将立即返回10。
添加缓存装饰器可以确保如果函数最近为某个特定值被调用，它将不会重新计算该值，而是使用先前缓存的结果。在这种情况下，它可以极大地提高速度，同时代码不会因为缓存的细节而变得混乱。
(编辑:前面的示例使用递归计算了斐波那契数，但我修改了示例以防止混淆，因此出现了旧的注释。)
functools。lru_cache装饰:
如果您需要支持旧版本的Python，请使用functools。lru_cache适用于Python 3.2+。默认情况下，它只缓存最近使用的128个调用，但你可以将maxsize设置为None来指示缓存永远不会过期:
@functools.lru_cache(maxsize=None)
def calculate_double(num):
# etc
不要忘记内置的hasattr函数，对于那些想要手工制作的人来说。这样就可以将mem缓存保存在函数定义中(而不是全局缓存)。
def fact(n):
if not hasattr(fact, 'mem'):
fact.mem = {1: 1}
if not n in fact.mem:
fact.mem[n] = n * fact(n - 1)
return fact.mem[n]
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
