请基于python3.10或以上的版本回答，sys模块的sys.maxsize函数的作用？以列表形式写出语法？以列表形式写出所有必传参数及所有可选参数？以列表形式写出返回值？一个简单的案例并在案例的每一行代码中都加注解？

sys.maxsize函数的作用是返回当前平台下int型整数的最大值，即2的31次方 - 1或2的63次方 - 1。

语法：

sys.maxsize

必传参数：无

可选参数：无

返回值：
- int型整数的最大值

一个简单的案例：

import sys

# 获取当前平台下int型整数的最大值
max_int = sys.maxsize

# 输出最大值
print("当前平台下int型整数的最大值为：", max_int)

注解：导入sys模块后，通过调用sys.maxsize函数获取当前平台下int型整数的最大值。最后通过print函数输出最大值。

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请基于python3.10或以上的版本回答，queue模块的full()函数的作用？以列表形式写出语法？以列表形式写出所有必传参数及所有可选参数？以列表形式写出返回值？一个简单的案例并在案例的代码中加注释？

1. `queue` 模块是 Python 标准库中的一个模块，提供了同步的、线程安全的队列类，用于在多线程编程中进行线程间通信和数据传递，`full()` 函数用于判断队列是否已满。

2. `full()` 函数的语法如下：

   q.full()

3. `full()` 函数没有必传参数和可选参数。

4. `full()` 函数的返回值为布尔值，如果队列已满则返回 True，否则返回 False。

5. 以下是一个简单的案例：

   import queue
   import threading
   
   def producer(q):
       for i in range(5):
           print(f"producing {i}...")
           q.put(i)
       print("producer finished")
   
   def consumer(q):
       while True:
           if q.full():
               break
           try:
               item = q.get(timeout=1)
               print(f"consuming {item}...")
           except queue.Empty:
               pass
       print("consumer finished")
   
   if __name__ == "__main__":
       q = queue.Queue(maxsize=5)
       threads = []
       threads.append(threading.Thread(target=producer, args=(q,)))
       threads.append(threading.Thread(target=consumer, args=(q,)))
       for t in threads:
           t.start()
       for t in threads:
           t.join()

该案例中，我们创建了一个队列 `q`，最大容量为 5，然后创建了一个生产者线程和一个消费者线程。生产者向队列中不断添加元素，消费者不断从队列中取出元素进行消费。在消费者线程中，我们使用 `q.full()` 函数来判断队列是否已满，如果已满则退出循环。在生产者线程中，我们不断向队列中添加元素，当队列已满时生产者线程结束。运行该程序会输出以下结果：

   producing 0...
   consuming 0...
   producing 1...
   consuming 1...
   producing 2...
   consuming 2...
   producing 3...
   consuming 3...
   producing 4...
   consuming 4...
   producer finished
   consumer finished

python3.11的functools模块中@functools.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.cache` 是 Python 3.9 引入的一个装饰器，用于缓存函数的返回值，避免多次计算同一个参数的结果。

必传参数：无

可选参数：

- `typed`：默认为 `False`，如果为 `True`，则不同类型的参数会被缓存为不同的结果。
- `maxsize`：默认为 `128`，缓存的最大大小。
- `typed` 和 `maxsize` 不能同时使用。

下面是一个简单的使用案例：

import functools

@functools.cache
def fibonacci(n: int) -> int:
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

print(fibonacci(10))  # 55

这个函数使用递归的方式计算斐波那契数列的第 `n` 项。由于递归计算会重复计算很多相同的值，因此使用 `@functools.cache` 装饰器，将计算结果缓存起来，避免重复计算，提高效率。