cannot import name 'lru_cache' from 'itertools' (unknown location)

这个错误是因为 `lru_cache` 不在 `itertools` 模块中，而是在 `functools` 模块中。

你需要将导入语句中的 `itertools` 替换为 `functools`，例如：

from functools import lru_cache

如果你在导入语句中同时使用了 `itertools` 和 `functools`，可以分别导入它们的子模块：

from itertools import ...
from functools import lru_cache

另外，需要注意的是，`lru_cache` 函数只在 Python 3.2 及以上版本中才可用。如果你使用的是旧版本的 Python，你可以考虑使用其他缓存方案，例如手动实现一个缓存字典，或者使用第三方的缓存库。

相关问题

cannot import name 'cache' from 'itertools' (unknown location)

这个错误通常是因为在 Python 3.9 及更高版本中使用了不支持的代码导致的，因为在这些版本中，`cache` 已经从 `itertools` 模块中删除了。

如果你使用的是 Python 3.9 或更高版本，可以考虑将代码中的 `cache` 替换为 `lru_cache`，这是一个可以用来缓存函数调用结果的装饰器函数。

如果你使用的是旧版本的 Python，那么可能是因为你在代码中导入了名为 `itertools` 的模块，但该模块并没有 `cache` 属性。你可以检查一下你的代码中是否有类似于 `from itertools import cache` 的导入语句，并将其删除或注释掉。

python lru_cache详解

`lru_cache`是Python标准库中的一个函数装饰器，用于实现一个最近最少使用（LRU）缓存机制。它可以缓存函数的输入和输出，以便在多次调用函数时可以更快地返回结果。

使用`lru_cache`非常简单，只需要将其作为装饰器注解到需要缓存的函数上即可。例如：

from functools import lru_cache

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

这个示例展示了如何使用`lru_cache`来缓存斐波那契数列的计算结果。`maxsize`参数指定了缓存的大小，当缓存中的元素数量达到这个值时，最近最少使用的元素将被删除。

`lru_cache`还有一些其他的可选参数，例如`typed`和`cache_info`。`typed`参数指定是否对不同类型的参数进行不同的缓存，而`cache_info`则返回一个命名元组，其中包含缓存的状态信息，例如缓存命中次数和未命中次数。

总的来说，`lru_cache`是一个非常有用的函数装饰器，可以帮助我们实现一个高效的缓存机制，提高程序的运行效率。