Python的缓存原理

Python缓存原理是利用了Python中的装饰器机制。Python中的装饰器是可以在函数定义时动态修改函数的功能的函数，可以用来包装函数，从而修改函数的行为。常见的装饰器有`@classmethod`、`@staticmethod`、`@property`等。

Python中的缓存装饰器就是通过装饰器机制实现的。以`functools.lru_cache()`为例，当使用`@functools.lru_cache()`来装饰一个函数时，Python会将函数的调用结果缓存起来，具体实现如下：

1. 在函数第一次执行时，将函数返回的结果缓存起来。

2. 对于下一次调用，如果函数的参数与之前缓存的参数一致，则直接从缓存中返回结果，避免了重复计算。

3. 如果缓存的参数值太多，导致缓存占用内存过大，Python会自动移除最近最少使用的缓存，以保证缓存空间不会过度膨胀。

需要注意的是，Python中的缓存装饰器可以缓存函数的返回结果，但是不能缓存函数的副作用。如果函数有副作用，例如修改全局变量、修改文件等，那么使用缓存装饰器可能会导致意料之外的问题。