免责声明:我是kids.cache的作者。

你应该检查孩子。Cache，它提供了一个在python 2和python 3上工作的@cache装饰器。没有依赖关系，大约100行代码。它的使用非常简单，例如，在你的代码中，你可以这样使用:

pip install kids.cache

Then

from kids.cache import cache
...
class MyClass(object):
    ...
    @cache            # <-- That's all you need to do
    @property
    def name(self):
        return 1 + 1  # supposedly expensive calculation

或者你可以把@cache装饰器放在@属性之后(同样的结果)。

在属性上使用缓存被称为惰性求值。缓存可以做更多的事情(它适用于带有任何参数、属性、任何类型的方法，甚至是类的函数……)对于高级用户，儿童。cache支持cachetools，它为python 2和python 3提供了漂亮的缓存存储(LRU, LFU, TTL, RR缓存)。

重要提示:孩子的默认缓存存储。缓存是一个标准字典，不建议长时间运行具有不同查询的程序，因为它会导致缓存存储不断增长。对于这种用法，你可以使用插件其他缓存存储使用例如(@cache(use=cachetools.LRUCache(maxsize=2))来装饰你的函数/属性/类/方法…)

啊，只需要给这个找到一个正确的名字:“懒惰的属性评估”。

我也经常这样做;也许有一天我会在我的代码中使用这个配方。

Werkzeug有一个cached_property装饰器(docs, source)

class memorize(dict):
    def __init__(self, func):
        self.func = func

    def __call__(self, *args):
        return self[args]

    def __missing__(self, key):
        result = self[key] = self.func(*key)
        return result

示例使用:

>>> @memorize
... def foo(a, b):
...     return a * b
>>> foo(2, 4)
8
>>> foo
{(2, 4): 8}
>>> foo('hi', 3)
'hihihi'
>>> foo
{(2, 4): 8, ('hi', 3): 'hihihi'}

在Python Wiki中还有另一个备忘录装饰器的例子:

http://wiki.python.org/moin/PythonDecoratorLibrary#Memoize

这个例子有点聪明，因为如果参数是可变的，它不会缓存结果。(检查代码，它非常简单和有趣!)

fastcache，这是Python 3 functools.lru_cache的C实现。提供10-30倍于标准库的加速。”

和选择的答案一样，只是导入不同:

from fastcache import lru_cache
@lru_cache(maxsize=128, typed=False)
def f(a, b):
    pass

此外，它安装在Anaconda中，不像functools需要安装。