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。

创建自己的装饰器并使用它

from django.core.cache import cache
import functools

def cache_returned_values(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        key = "choose a unique key here"
        results = cache.get(key)
        if not results:
            results = func(*args, **kwargs)
            cache.set(key, results)
        return results

    return wrapper

现在看函数

@cache_returned_values
def get_some_values(args):
  return x

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

Python 3.8 functools。cached_property装饰

https://docs.python.org/dev/library/functools.html#functools.cached_property

来自Werkzeug的cached_property在:https://stackoverflow.com/a/5295190/895245上提到过，但据说派生版本将合并到3.8中，这是非常棒的。

这个装饰器可以被看作是缓存@property，或者是清洁器@functools。Lru_cache，当你没有任何参数时。

医生说:

@functools.cached_property(func) Transform a method of a class into a property whose value is computed once and then cached as a normal attribute for the life of the instance. Similar to property(), with the addition of caching. Useful for expensive computed properties of instances that are otherwise effectively immutable. Example: class DataSet: def __init__(self, sequence_of_numbers): self._data = sequence_of_numbers @cached_property def stdev(self): return statistics.stdev(self._data) @cached_property def variance(self): return statistics.variance(self._data) New in version 3.8. Note This decorator requires that the dict attribute on each instance be a mutable mapping. This means it will not work with some types, such as metaclasses (since the dict attributes on type instances are read-only proxies for the class namespace), and those that specify slots without including dict as one of the defined slots (as such classes don’t provide a dict attribute at all).

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。

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。