记忆是保留昂贵的计算结果并返回缓存的结果，而不是不断地重新计算它。

这里有一个例子:

def doSomeExpensiveCalculation(self, input):
    if input not in self.cache:
        <do expensive calculation>
        self.cache[input] = result
    return self.cache[input]

更完整的描述可以在维基百科关于记忆的条目中找到。

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]

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。

cache = {}
def fib(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        if n not in cache:
            cache[n] = fib(n-1) + fib(n-2)
        return cache[n]

只是想对已经提供的答案进行补充，Python装饰器库有一些简单但有用的实现，也可以记住“不可哈希类型”，不像functools.lru_cache。

functools。缓存装饰:

Python 3.9发布了一个新函数functools.cache。它在内存中缓存带有一组特定参数的函数调用的结果，这就是内存化。它很容易使用:

import functools
import time

@functools.cache
def calculate_double(num):
    time.sleep(1) # sleep for 1 second to simulate a slow calculation
    return num * 2

第一次调用caculate_double(5)时，它将花费一秒钟并返回10。第二次使用相同的参数calculate_double(5)调用该函数时，它将立即返回10。

添加缓存装饰器可以确保如果函数最近为某个特定值被调用，它将不会重新计算该值，而是使用先前缓存的结果。在这种情况下，它可以极大地提高速度，同时代码不会因为缓存的细节而变得混乱。

(编辑:前面的示例使用递归计算了斐波那契数，但我修改了示例以防止混淆，因此出现了旧的注释。)

functools。lru_cache装饰:

如果您需要支持旧版本的Python，请使用functools。lru_cache适用于Python 3.2+。默认情况下，它只缓存最近使用的128个调用，但你可以将maxsize设置为None来指示缓存永远不会过期:

@functools.lru_cache(maxsize=None)
def calculate_double(num):
    # etc