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。

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。

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。

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

尝试joblib https://joblib.readthedocs.io/en/latest/memory.html

from joblib import Memory
memory = Memory(cachedir=cachedir, verbose=0)
@memory.cache
    def f(x):
        print('Running f(%s)' % x)
        return x

在Python Wiki中还有另一个备忘录装饰器的例子:

http://wiki.python.org/moin/PythonDecoratorLibrary#Memoize

这个例子有点聪明，因为如果参数是可变的，它不会缓存结果。(检查代码，它非常简单和有趣!)