下面是一个解决方案，将工作与列表或dict类型参数没有抱怨:

def memoize(fn):
    """returns a memoized version of any function that can be called
    with the same list of arguments.
    Usage: foo = memoize(foo)"""

    def handle_item(x):
        if isinstance(x, dict):
            return make_tuple(sorted(x.items()))
        elif hasattr(x, '__iter__'):
            return make_tuple(x)
        else:
            return x

    def make_tuple(L):
        return tuple(handle_item(x) for x in L)

    def foo(*args, **kwargs):
        items_cache = make_tuple(sorted(kwargs.items()))
        args_cache = make_tuple(args)
        if (args_cache, items_cache) not in foo.past_calls:
            foo.past_calls[(args_cache, items_cache)] = fn(*args,**kwargs)
        return foo.past_calls[(args_cache, items_cache)]
    foo.past_calls = {}
    foo.__name__ = 'memoized_' + fn.__name__
    return foo

请注意，通过在handle_item中实现您自己的哈希函数，这种方法可以自然地扩展到任何对象。例如，为了使这种方法适用于一个接受set作为输入参数的函数，你可以在handle_item中添加:

if is_instance(x, set):
    return make_tuple(sorted(list(x)))

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。

下面是一个解决方案，将工作与列表或dict类型参数没有抱怨:

def memoize(fn):
    """returns a memoized version of any function that can be called
    with the same list of arguments.
    Usage: foo = memoize(foo)"""

    def handle_item(x):
        if isinstance(x, dict):
            return make_tuple(sorted(x.items()))
        elif hasattr(x, '__iter__'):
            return make_tuple(x)
        else:
            return x

    def make_tuple(L):
        return tuple(handle_item(x) for x in L)

    def foo(*args, **kwargs):
        items_cache = make_tuple(sorted(kwargs.items()))
        args_cache = make_tuple(args)
        if (args_cache, items_cache) not in foo.past_calls:
            foo.past_calls[(args_cache, items_cache)] = fn(*args,**kwargs)
        return foo.past_calls[(args_cache, items_cache)]
    foo.past_calls = {}
    foo.__name__ = 'memoized_' + fn.__name__
    return foo

请注意，通过在handle_item中实现您自己的哈希函数，这种方法可以自然地扩展到任何对象。例如，为了使这种方法适用于一个接受set作为输入参数的函数，你可以在handle_item中添加:

if is_instance(x, set):
    return make_tuple(sorted(list(x)))

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。

与传递关键字参数的顺序无关的位置参数和关键字参数的解决方案(使用inspect.getargspec):

import inspect
import functools

def memoize(fn):
    cache = fn.cache = {}
    @functools.wraps(fn)
    def memoizer(*args, **kwargs):
        kwargs.update(dict(zip(inspect.getargspec(fn).args, args)))
        key = tuple(kwargs.get(k, None) for k in inspect.getargspec(fn).args)
        if key not in cache:
            cache[key] = fn(**kwargs)
        return cache[key]
    return memoizer

类似的问题:在Python中识别用于内存化的等效可变参数函数调用

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]