在python中实现缓存可以通过functools模块的lru_cache装饰器或手动使用字典来实现。1.lru_cache利用lru算法管理缓存，简单高效，如用于fibonacci函数优化。2.手动实现则提供更多控制，如调整缓存策略和大小，但需更多维护。在选择时需考虑缓存大小、策略、线程安全和过期时间等因素。
在Python中实现缓存是优化代码性能的重要技巧。缓存可以大大减少重复计算的时间开销，让我们来看看如何实现这个功能。
要在Python中实现缓存，我们可以使用functools模块中的lru_cache装饰器，这是一种简单而有效的方法。lru_cache利用最近最少使用（LRU）算法来管理缓存，这意味着它会保留最近使用过的函数调用结果，以便在需要时快速返回。
下面是一个使用lru_cache的例子：
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from functools import lru_cache<p>@lru_cache(maxsize=None)def fibonacci(n):if n < 2:return nreturn fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)</p><p>print(fibonacci(100)) # 计算并缓存结果print(fibonacci(100)) # 从缓存中快速返回结果</p>
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