緩存是一種將定量數據加以保存以備迎合后續請求的處理方式，旨在加快數據的檢索速度。
在 Python 的 3.2 版本中，引入了一個非常優雅的緩存機器，即 functool 模塊中的 lru_cache 裝飾器。
lru_cache
原型如下：
@functools
.
lru_cache
(
maxsize
=
None
,
typed
=
False
)
使用functools模塊的lur_cache裝飾器，可以緩存最多 maxsize 個此函數的調用結果，從而提高程序執行的效率，特別適合于耗時的函數。參數maxsize為最多緩存的次數，如果為None，則無限制，設置為2n時，性能最佳；如果 typed=True（注意，在 functools32 中沒有此參數），則不同參數類型的調用將分別緩存，例如 f(3) 和 f(3.0)。
被 lru_cache 裝飾的函數會有 cache_clear 和 cache_info 兩個方法，分別用于清除緩存和查看緩存信息。
一個簡單的示例演示 lru_cache 效果：
from
functools
import
lru_cache
@lru_cache
(
None
)
def
add
(
x
,
y
)
:
print
(
"calculating: %s + %s"
%
(
x
,
y
)
)
return
x
+
y
print
(
add
(
1
,
2
)
)
print
(
add
(
1
,
2
)
)
print
(
add
(
2
,
3
)
)
輸出結果
calculating
:
1
+
2
3
3
calculating
:
2
+
3
5
從結果可以看出，當第二次調用 add(1, 2) 時，并沒有真正執行函數體，而是直接返回緩存的結果。
轉載：
Python 緩存機制與 functools.lru_cache
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