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

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

我编写了这个简单的装饰器类来缓存函数响应。我发现它对我的项目非常有用:

from datetime import datetime, timedelta 

class cached(object):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        self.cached_function_responses = {}
        self.default_max_age = kwargs.get("default_cache_max_age", timedelta(seconds=0))

    def __call__(self, func):
        def inner(*args, **kwargs):
            max_age = kwargs.get('max_age', self.default_max_age)
            if not max_age or func not in self.cached_function_responses or (datetime.now() - self.cached_function_responses[func]['fetch_time'] > max_age):
                if 'max_age' in kwargs: del kwargs['max_age']
                res = func(*args, **kwargs)
                self.cached_function_responses[func] = {'data': res, 'fetch_time': datetime.now()}
            return self.cached_function_responses[func]['data']
        return inner

用法很简单:

import time

@cached
def myfunc(a):
    print "in func"
    return (a, datetime.now())

@cached(default_max_age = timedelta(seconds=6))
def cacheable_test(a):
    print "in cacheable test: "
    return (a, datetime.now())


print cacheable_test(1,max_age=timedelta(seconds=5))
print cacheable_test(2,max_age=timedelta(seconds=5))
time.sleep(7)
print cacheable_test(3,max_age=timedelta(seconds=5))

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

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。

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