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。

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)))

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

如果要考虑速度:

@functools。cache和@functools.lru_cache(maxsize=None)同样快，在我的系统上循环一百万次需要0.122秒(最好运行15次) 全局缓存变量要慢得多，在我的系统上循环一百万次需要0.180秒(最好运行15次) 一个自我。缓存类变量仍然有点慢，在我的系统上循环一百万次需要0.214秒(最好运行15次)

后两者的实现方式与目前投票最多的答案中描述的类似。

这没有防止内存耗尽，也就是说，我没有在类或全局方法中添加代码来限制缓存的大小，这真的是最基本的实现。如果需要的话，lru_cache方法可以免费提供。

对我来说，一个悬而未决的问题是如何对具有functools装饰器的东西进行单元测试。是否有可能以某种方式清空缓存?单元测试似乎使用class方法(在这里您可以为每个测试实例化一个新类)或全局变量方法(因为您可以使用您的rimportedmodule)是最干净的。Cachevariable ={}来清空它)。

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。