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。

@lru_cache不适合默认attrs

我的@mem装饰:

import inspect
from copy import deepcopy
from functools import lru_cache, wraps
from typing import Any, Callable, Dict, Iterable


# helper
def get_all_kwargs_values(f: Callable, kwargs: Dict[str, Any]) -> Iterable[Any]:
    default_kwargs = {
        k: v.default
        for k, v in inspect.signature(f).parameters.items()
        if v.default is not inspect.Parameter.empty
    }

    all_kwargs = deepcopy(default_kwargs)
    all_kwargs.update(kwargs)

    for key in sorted(all_kwargs.keys()):
        yield all_kwargs[key]


# the best decorator
def mem(func: Callable) -> Callable:
    cache = dict()

    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs) -> Any:
        all_kwargs_values = get_all_kwargs_values(func, kwargs)
        params = (*args, *all_kwargs_values)
        _hash = hash(params)

        if _hash not in cache:
            cache[_hash] = func(*args, **kwargs)

        return cache[_hash]

    return wrapper


# some logic
def counter(*args) -> int:
    print(f'* not_cached:', end='\t')
    return sum(args)


@mem
def check_mem(a, *args, z=10) -> int:
    return counter(a, *args, z)


@lru_cache
def check_lru(a, *args, z=10) -> int:
    return counter(a, *args, z)


def test(func) -> None:
    print(f'\nTest {func.__name__}:')

    print('*', func(1, 2, 3, 4, 5))
    print('*', func(1, 2, 3, 4, 5))
    print('*', func(1, 2, 3, 4, 5, z=6))
    print('*', func(1, 2, 3, 4, 5, z=6))
    print('*', func(1))
    print('*', func(1, z=10))


def main():
    test(check_mem)
    test(check_lru)


if __name__ == '__main__':
    main()

输出:

Test check_mem:
* not_cached:   * 25
* 25
* not_cached:   * 21
* 21
* not_cached:   * 11
* 11

Test check_lru:
* not_cached:   * 25
* 25
* not_cached:   * 21
* 21
* not_cached:   * 11
* not_cached:   * 11

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!)

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

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。

我实现了类似的东西，使用pickle进行持久化，使用sha1进行简短的几乎唯一的id。基本上，缓存对函数代码和参数的历史进行哈希，以获得sha1，然后查找名称为sha1的文件。如果它存在，则打开它并返回结果;如果没有，则调用该函数并保存结果(如果需要一定时间来处理，则可以选择只保存结果)。

也就是说，我发誓我找到了一个现有的模块，它做到了这一点，并发现自己在这里试图找到该模块……我能找到的最接近的是这个，看起来差不多:http://chase-seibert.github.io/blog/2011/11/23/pythondjango-disk-based-caching-decorator.html

我看到的唯一问题是，它不能很好地用于大输入，因为它散列str(arg)，这不是唯一的大型数组。

如果有一个unique_hash()协议，让一个类返回其内容的安全散列，那就太好了。我基本上是手动实现我所关心的类型。