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Python中的缓存！
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原文英文，约600词，阅读约需3分钟。
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内容提要
Python的functools模块提供了高效的缓存工具，包括cache、cached_property和lru_cache。cache用于无界记忆化，cached_property将方法转为一次性计算的属性，lru_cache提供可配置大小的最近最少使用缓存。这些工具能显著提升性能，适用于递归算法和复杂计算。
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关键要点
- functools模块提供了高效的缓存工具，包括cache、cached_property和lru_cache。
- cache用于无界记忆化，适合计算密集型的纯函数，避免重复计算。
- cached_property将类方法转为一次性计算的属性，适合不变的计算，节省CPU周期。
- lru_cache提供可配置大小的最近最少使用缓存，适合递归算法和动态编程。
- lru_cache支持线程安全，提供cache_info()以检查缓存效果。
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延伸问答
Python中的functools模块提供了哪些缓存工具？
functools模块提供了cache、cached_property和lru_cache三种缓存工具。
cache装饰器的主要特点是什么？
cache装饰器用于无界记忆化，适合计算密集型的纯函数，避免重复计算。
cached_property装饰器适合什么场景？
cached_property适合不变的计算，能够将类方法转为一次性计算的属性，节省CPU周期。
lru_cache的最大特点是什么？
lru_cache提供可配置大小的最近最少使用缓存，适合递归算法和动态编程，并支持线程安全。
如何使用lru_cache检查缓存效果？
可以使用lru_cache提供的cache_info()方法来检查缓存的命中率、未命中次数和当前缓存大小。
使用cache装饰器时需要注意什么？
使用cache装饰器时需要监控内存使用，因为缓存会无限增长，适合输入唯一性较少的函数。
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