我刚开始学习Python，我不知道什么是内存化，也不知道如何使用它。另外，我可以举一个简单的例子吗?
当前回答
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。
其他回答
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。
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。
下面是一个解决方案，将工作与列表或dict类型参数没有抱怨:
def memoize(fn):
"""returns a memoized version of any function that can be called
with the same list of arguments.
Usage: foo = memoize(foo)"""
def handle_item(x):
if isinstance(x, dict):
return make_tuple(sorted(x.items()))
elif hasattr(x, '__iter__'):
return make_tuple(x)
else:
return x
def make_tuple(L):
return tuple(handle_item(x) for x in L)
def foo(*args, **kwargs):
items_cache = make_tuple(sorted(kwargs.items()))
args_cache = make_tuple(args)
if (args_cache, items_cache) not in foo.past_calls:
foo.past_calls[(args_cache, items_cache)] = fn(*args,**kwargs)
return foo.past_calls[(args_cache, items_cache)]
foo.past_calls = {}
foo.__name__ = 'memoized_' + fn.__name__
return foo
请注意，通过在handle_item中实现您自己的哈希函数，这种方法可以自然地扩展到任何对象。例如，为了使这种方法适用于一个接受set作为输入参数的函数，你可以在handle_item中添加:
if is_instance(x, set):
return make_tuple(sorted(list(x)))
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)。
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]
