创建自己的装饰器并使用它

from django.core.cache import cache
import functools

def cache_returned_values(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        key = "choose a unique key here"
        results = cache.get(key)
        if not results:
            results = func(*args, **kwargs)
            cache.set(key, results)
        return results

    return wrapper

现在看函数

@cache_returned_values
def get_some_values(args):
  return x

听起来好像您不是在要求一个通用的记忆化装饰器(也就是说，您对想要缓存不同参数值的返回值的一般情况不感兴趣)。也就是说，你想要这样:

x = obj.name  # expensive
y = obj.name  # cheap

而一个通用的记忆装饰器会给你这样的:

x = obj.name()  # expensive
y = obj.name()  # cheap

我认为方法调用语法是更好的风格，因为它暗示了昂贵计算的可能性，而属性语法暗示了快速查找。

[更新:我之前链接并引用的基于类的记忆化装饰器不适用于方法。我用decorator函数替换了它。如果你愿意使用通用的记忆装饰器，这里有一个简单的:

def memoize(function):
  memo = {}
  def wrapper(*args):
    if args in memo:
      return memo[args]
    else:
      rv = function(*args)
      memo[args] = rv
      return rv
  return wrapper

使用示例:

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

可以在这里找到另一个对缓存大小有限制的内存装饰器。

啊，只需要给这个找到一个正确的名字:“懒惰的属性评估”。

我也经常这样做;也许有一天我会在我的代码中使用这个配方。

fastcache，这是Python 3 functools.lru_cache的C实现。提供10-30倍于标准库的加速。”

和选择的答案一样，只是导入不同:

from fastcache import lru_cache
@lru_cache(maxsize=128, typed=False)
def f(a, b):
    pass

此外，它安装在Anaconda中，不像functools需要安装。

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

functools。缓存已经在Python 3.9 (docs)中发布:

from functools import cache

@cache
def factorial(n):
    return n * factorial(n-1) if n else 1

在以前的Python版本中，早期的答案之一仍然是有效的解决方案:使用lru_cache作为普通缓存，没有限制和lru特性。(文档)

如果maxsize设置为None，将禁用LRU特性，并将缓存 可以不受束缚地成长。

这里有一个更漂亮的版本:

cache = lru_cache(maxsize=None)

@cache
def func(param1):
   pass