如果你正在使用Django并且想要缓存视图，请参阅Nikhil Kumar的回答。

但是如果你想缓存任何函数的结果，你可以使用django-cache-utils。

它重用了Django缓存，并提供了易于使用的缓存装饰器:

from cache_utils.decorators import cached

@cached(60)
def foo(x, y=0):
    print 'foo is called'
    return x+y

尝试joblib https://joblib.readthedocs.io/en/latest/memory.html

from joblib import Memory
memory = Memory(cachedir=cachedir, verbose=0)
@memory.cache
    def f(x):
        print('Running f(%s)' % x)
        return x

如果你正在使用Django框架，它有这样一个属性来缓存API的视图或响应 使用@cache_page(time)，也可以有其他选项。

例子:

@cache_page(60 * 15, cache="special_cache")
def my_view(request):
    ...

更多细节可以在这里找到。

functools。缓存已经在Python 3.9 (docs)中发布:

from functools import cache

@cache
def factorial(n):
    return n * factorial(n-1) if n else 1

在以前的Python版本中，早期的答案之一仍然是有效的解决方案:使用lru_cache作为普通缓存，没有限制和lru特性。(文档)

如果maxsize设置为None，将禁用LRU特性，并将缓存 可以不受束缚地成长。

这里有一个更漂亮的版本:

cache = lru_cache(maxsize=None)

@cache
def func(param1):
   pass

如果你正在使用Django并且想要缓存视图，请参阅Nikhil Kumar的回答。

但是如果你想缓存任何函数的结果，你可以使用django-cache-utils。

它重用了Django缓存，并提供了易于使用的缓存装饰器:

from cache_utils.decorators import cached

@cached(60)
def foo(x, y=0):
    print 'foo is called'
    return x+y

从Python 3.2开始，有一个内置的装饰器:

@functools。lru_cache(最大容量= 100,输入= False)

装饰器使用一个可记忆可调用对象来包装函数，该可调用对象最多保存maxsize最近的调用。当使用相同的参数周期性地调用昂贵的或I/O绑定的函数时，它可以节省时间。

用于计算斐波那契数的LRU缓存示例:

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

>>> print([fib(n) for n in range(16)])
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610]

>>> print(fib.cache_info())
CacheInfo(hits=28, misses=16, maxsize=None, currsize=16)

如果你被Python 2困住了。X，这里是其他兼容的内存库列表:

functools32 | PyPI |源代码 repoze。lru | PyPI |源代码 pylru | PyPI |源代码 补丁。functools_lru_cache | PyPI |源代码