Использовать кэширование результатов выполнения функции.

Наиболее распространенные подходы в Python:

@functools.lru_cache: Встроенный декоратор для кэширования результатов функции на основе недавнего использования (Least Recently Used). Удобен для кэширования результатов функций с детерминированным поведением, зависящим от входных аргументов.
```
python
```
Ручной кэш (словарь): Подходит, когда требуется более тонкий контроль над кэшированием или когда декоратор lru_cache неприменим (например, для методов объектов или когда аргументы функции не хешируемы).
```
python
```
Внешние системы кэширования: Для распределенных систем или более крупномасштабного кэширования можно использовать внешние системы, такие как Redis или Memcached.
```
python
```

Выбор подхода зависит от конкретных требований:

@functools.lru_cache - простота, автоматическое управление размером кэша.
Ручной кэш - гибкость, контроль.
Внешние системы - распределенное кэширование, персистентность.

Перед внедрением кэширования важно убедиться, что функция является детерминированной (возвращает одинаковый результат для одинаковых входных данных) и что затраты на вычисление перевешивают затраты на хранение и извлечение из кэша.

Что делать, если тестируемая функция выполняет много времени на повторяющиеся операции внутри нее?