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'}

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。

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

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'}

Werkzeug有一个cached_property装饰器(docs, source)