@lru_cache是functools中基于LRU策略的内存缓存装饰器，要求参数可哈希且函数为纯函数；支持maxsize控制容量，提供cache_info和cache_clear等管理方法。
@lru_cache 是 Python 标准库 functools 中提供的一个装饰器，用于为函数结果做内存缓存，避免重复计算，特别适合纯函数（相同输入总返回相同输出、无副作用）。
缓存原理与触发条件
它基于“最近最少使用”（LRU）策略管理缓存：当缓存满时，自动淘汰最久未被调用的条目。只有满足以下条件才会命中缓存：
- 函数调用参数完全一致（包括顺序、类型、值）；
- 参数必须是可哈希的（如 int、str、tuple，但 list、dict 不行）；
- 函数未被重新定义或重载（缓存绑定在函数对象上）。
基本用法与常用参数
最简写法：@lru_cache()，启用默认缓存（最大容量 128，不设上限）。更常见的写法是显式控制大小：
-
@lru_cache(maxsize=128)：限制最多缓存 128 组输入输出； -
@lru_cache(maxsize=None)：不限制大小，适合参数组合有限且确定的场景； -
@lru_cache(maxsize=0)：禁用缓存（仅用于调试或临时关闭）。
查看与管理缓存状态
装饰后函数会新增三个实用方法和属性：
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-
func.cache_info()：返回命名元组CacheInfo(hits, misses, maxsize, currsize)，用于监控命中率； -
func.cache_clear()：清空当前所有缓存，适合数据源更新后重置； - 缓存键由
hash(args) + hash(kwargs.items())生成，因此需确保参数可哈希。
典型适用与慎用场景
适合：递归计算（如斐波那契）、IO 不敏感的数值转换、配置解析、固定查询逻辑；
慎用：含时间/随机/全局状态的函数、参数含不可哈希对象（如 dict/list）、高并发下共享缓存可能引发一致性问题。
