functools
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2026-02-05
lru_cache → 函数结果缓存
核心作用
缓存纯函数（输入相同则输出相同，无副作用、无外部依赖）的调用结果，避免重复计算，大幅提升高频调用函数的执行效率；
纯函数判定
无全局变量依赖、无文件 / 网络 IO、参数相同则返回值必相同（如数学计算、递归函数）；
from functools import lru_cache
# 无缓存：递归效率极低，n=30即耗时明显，n=100几乎无法执行
def fib(n: int) -> int:
if n <= 1:
return n
return fib(n-1) + fib(n-2)
# 有缓存：lru_cache(maxsize=None) 表示无限制缓存，所有结果都缓存
@lru_cache(maxsize=None)
def fib_cached(n: int) -> int:
if n <= 1:
return n
return fib_cached(n-1) + fib_cached(n-2)
# 性能差距极大
print(fib_cached(100)) # 瞬间出结果 → 354224848179261915075
# print(fib(100)) # 耗时极长，几乎无响应核心参数
maxsize（最大缓存数，None 为无限制）、typed（是否区分参数类型，如 True 则 1 和 1.0 视为不同参数）；
核心场景
递归函数、高频调用的工具函数、数学计算函数、无状态接口的结果缓存。