听起来好像您不是在要求一个通用的记忆化装饰器(也就是说，您对想要缓存不同参数值的返回值的一般情况不感兴趣)。也就是说，你想要这样:

x = obj.name  # expensive
y = obj.name  # cheap

而一个通用的记忆装饰器会给你这样的:

x = obj.name()  # expensive
y = obj.name()  # cheap

我认为方法调用语法是更好的风格，因为它暗示了昂贵计算的可能性，而属性语法暗示了快速查找。

[更新:我之前链接并引用的基于类的记忆化装饰器不适用于方法。我用decorator函数替换了它。如果你愿意使用通用的记忆装饰器，这里有一个简单的:

def memoize(function):
  memo = {}
  def wrapper(*args):
    if args in memo:
      return memo[args]
    else:
      rv = function(*args)
      memo[args] = rv
      return rv
  return wrapper

使用示例:

@memoize
def fibonacci(n):
  if n < 2: return n
  return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

可以在这里找到另一个对缓存大小有限制的内存装饰器。

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

我实现了类似的东西，使用pickle进行持久化，使用sha1进行简短的几乎唯一的id。基本上，缓存对函数代码和参数的历史进行哈希，以获得sha1，然后查找名称为sha1的文件。如果它存在，则打开它并返回结果;如果没有，则调用该函数并保存结果(如果需要一定时间来处理，则可以选择只保存结果)。

也就是说，我发誓我找到了一个现有的模块，它做到了这一点，并发现自己在这里试图找到该模块……我能找到的最接近的是这个，看起来差不多:http://chase-seibert.github.io/blog/2011/11/23/pythondjango-disk-based-caching-decorator.html

我看到的唯一问题是，它不能很好地用于大输入，因为它散列str(arg)，这不是唯一的大型数组。

如果有一个unique_hash()协议，让一个类返回其内容的安全散列，那就太好了。我基本上是手动实现我所关心的类型。

除了Memoize示例，我还找到了以下python包:

cachepy;它允许设置ttl和\或缓存函数的调用次数;此外，还可以使用加密的基于文件的缓存… percache

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!)

听起来好像您不是在要求一个通用的记忆化装饰器(也就是说，您对想要缓存不同参数值的返回值的一般情况不感兴趣)。也就是说，你想要这样:

x = obj.name  # expensive
y = obj.name  # cheap

而一个通用的记忆装饰器会给你这样的:

x = obj.name()  # expensive
y = obj.name()  # cheap

我认为方法调用语法是更好的风格，因为它暗示了昂贵计算的可能性，而属性语法暗示了快速查找。

[更新:我之前链接并引用的基于类的记忆化装饰器不适用于方法。我用decorator函数替换了它。如果你愿意使用通用的记忆装饰器，这里有一个简单的:

def memoize(function):
  memo = {}
  def wrapper(*args):
    if args in memo:
      return memo[args]
    else:
      rv = function(*args)
      memo[args] = rv
      return rv
  return wrapper

使用示例:

@memoize
def fibonacci(n):
  if n < 2: return n
  return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

可以在这里找到另一个对缓存大小有限制的内存装饰器。