functools.lru_cache用于实现函数备忘，提升性能。1) 使用lru策略管理缓存。2) 设置maxsize控制缓存大小。3) 默认线程安全，可调节。4) 类型敏感可选。注意内存消耗和缓存失效。
Python中的functools.lru_cache是一个强大的装饰器，用于实现函数的备忘（memoization），从而提升性能。使用它可以缓存函数调用的结果，避免重复计算，特别适用于计算量大且有重复调用的场景。
让我们深入探讨一下如何使用functools.lru_cache，以及在实际应用中需要注意的细节和最佳实践。
首先，我们需要知道lru_cache是如何工作的。它使用一种称为LRU（Least Recently Used，最近最少使用）的缓存策略。当缓存达到最大容量时，最近最少使用的条目会被移除，以腾出空间给新的条目。这使得它在处理大量数据时非常高效。
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下面是一个简单的例子，展示如何使用functools.lru_cache来优化一个递归函数：
from functools import lru_cache@lru_cache(maxsize=None)def fibonacci(n): if n <p>在这个例子中，fibonacci函数被lru_cache装饰，maxsize=None表示缓存没有大小限制。每次调用fibonacci函数时，结果会被缓存起来，这样后续的调用就可以直接从缓存中获取结果，极大地减少了计算时间。</p><p>使用lru_cache的过程中，有几点需要特别注意：</p>
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