python3.11的functools模块中@functools.lru_cache函数的作用？以列表方式写出该函数必传参数和所有可选参数并说明含义？一个简单的案例并加上注释？

`functools.lru_cache`是Python 3.2版本引入的一个装饰器，用于为函数提供缓存支持，以提高函数的执行效率。

必传参数：
- `maxsize`: 缓存的最大元素数。默认值为128。

可选参数：
- `typed`: 如果为True，则不同类型的参数将分别缓存。默认值为False。
- `cache_clear`: 如果为True，则提供了一个`cache_clear()`方法用于清除缓存。默认值为False。

下面是一个简单的案例：

import functools

@functools.lru_cache(maxsize=32)
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

for i in range(10):
    print(fibonacci(i))

这里定义了一个斐波那契数列的函数，使用@functools.lru_cache装饰器进行缓存优化。在循环中依次调用函数，可以发现函数的执行效率得到了明显的提升。

相关问题

@functools.lru_cache

`functools.lru_cache` 是 Python 标准库中的一个装饰器函数，它用于实现最近最少使用缓存（Least Recently Used Cache）。当函数被装饰时，它会缓存函数的结果，以便在相同的参数被传递给函数时，可以直接返回缓存的结果，而不需要重新计算。

LRU 缓存是一种常见的缓存策略，它会保留最近被访问的一部分缓存项，而淘汰掉最久未被访问的缓存项。`functools.lru_cache` 提供了一个方便的方式来使用 LRU 缓存策略，它接受一个可选的 `maxsize` 参数，用于指定缓存的最大大小。

要使用 `functools.lru_cache`，只需将其作为装饰器应用于你想要缓存的函数即可。下面是一个简单的示例：

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

fibonacci(10)  # 第一次调用会计算并缓存结果
fibonacci(10)  # 直接返回缓存的结果，无需重新计算

在上面的示例中，`fibonacci` 函数使用了 `functools.lru_cache` 装饰器，并设置了最大缓存大小为 128。当第一次调用 `fibonacci(10)` 时，会计算并缓存结果。第二次调用时，直接从缓存中返回结果，无需重新计算。

这是 `functools.lru_cache` 的基本用法，它可以帮助提高函数的性能，特别是对于那些计算开销较大的函数。

@functools.lru_cache(1)中的参数1是什么意思

在 `@functools.lru_cache(1)` 中，参数 `1` 表示缓存的大小限制。它指定了装饰的函数最多可以缓存多少个不同的调用结果。当函数调用次数超过这个限制时，旧的调用结果将被从缓存中移除，以便为新的调用结果腾出空间。如果参数 `1` 被省略或设置为默认值 `None`，则缓存大小将不受限制，可以缓存所有的调用结果。