我发现这非常有用

from functools import wraps


def memoize(function):    
    memo = {}
        
    @wraps(function)
    def wrapper(*args):

        # add the new key to dict if it doesn't exist already  
        if args not in memo:
            memo[args] = function(*args)

        return memo[args]

    return wrapper
    
    
@memoize
def fibonacci(n):
    if n < 2: return n
    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)
    
fibonacci(25)

记忆是将函数转换为数据结构的过程。通常，人们希望增量地、惰性地进行转换(根据给定的域元素——或“键”的要求)。在惰性函数语言中，这种惰性转换可以自动发生，因此可以在没有(显式)副作用的情况下实现内存化。

记忆基本上是保存用递归算法完成的过去操作的结果，以便在以后需要进行相同的计算时减少遍历递归树的需要。

参见http://scriptbucket.wordpress.com/2012/12/11/introduction-to-memoization/

Python中的斐波那契内存示例:

fibcache = {}
def fib(num):
    if num in fibcache:
        return fibcache[num]
    else:
        fibcache[num] = num if num < 2 else fib(num-1) + fib(num-2)
        return fibcache[num]

其他答案很好地涵盖了它的本质。我不是在重复。只是一些可能对你有用的观点。

通常，memoisation是一种可以应用在任何函数上的操作，该函数计算一些东西(昂贵的)并返回一个值。因此，它通常被实现为一个装饰器。实现很简单，大概是这样的

memoised_function = memoise(actual_function)

或者表示为装饰者

@memoise
def actual_function(arg1, arg2):
   #body

与传递关键字参数的顺序无关的位置参数和关键字参数的解决方案(使用inspect.getargspec):

import inspect
import functools

def memoize(fn):
    cache = fn.cache = {}
    @functools.wraps(fn)
    def memoizer(*args, **kwargs):
        kwargs.update(dict(zip(inspect.getargspec(fn).args, args)))
        key = tuple(kwargs.get(k, None) for k in inspect.getargspec(fn).args)
        if key not in cache:
            cache[key] = fn(**kwargs)
        return cache[key]
    return memoizer

类似的问题:在Python中识别用于内存化的等效可变参数函数调用

如果要考虑速度:

@functools。cache和@functools.lru_cache(maxsize=None)同样快，在我的系统上循环一百万次需要0.122秒(最好运行15次) 全局缓存变量要慢得多，在我的系统上循环一百万次需要0.180秒(最好运行15次) 一个自我。缓存类变量仍然有点慢，在我的系统上循环一百万次需要0.214秒(最好运行15次)

后两者的实现方式与目前投票最多的答案中描述的类似。

这没有防止内存耗尽，也就是说，我没有在类或全局方法中添加代码来限制缓存的大小，这真的是最基本的实现。如果需要的话，lru_cache方法可以免费提供。

对我来说，一个悬而未决的问题是如何对具有functools装饰器的东西进行单元测试。是否有可能以某种方式清空缓存?单元测试似乎使用class方法(在这里您可以为每个测试实例化一个新类)或全局变量方法(因为您可以使用您的rimportedmodule)是最干净的。Cachevariable ={}来清空它)。