如何使用Python中的装饰器@cache实现缓存功能？

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Python中的`@cache`装饰器可以优化代码性能，通过缓存策略将计算结果保存，从而避免重复计算。使用它可以显著提升计算机系统的性能，将时间消耗转换为时间节约。在代码中，`@cache`的作用是优化代码执行速度，同时尽量减少内存占用。在Python的内置装饰器中，`@cache`可以用于缓存函数的结果，提高效率，但不会显著增加内存消耗。

Python中的@cache有什么妙用？

通过采用缓存策略，可以将空间转化为时间，从而提升计算机系统性能。缓存在代码中的作用是优化代码的运行速度，尽管会增加内存占用。

在Python的内置模块 functools 中，提供了高阶函数 cache() 用于实现缓存，用装饰器的方式使用： @cache。

@cache缓存功能介绍

在cache的源码中，对cache的描述是：Simple lightweight unbounded cache. Sometimes called “memoize”. 翻译成中文：简单的轻量级无限制缓存。有时也被称为“记忆化”。