Python 的 lru_cache 缓存优化怎么用？

functools.lru_cache(maxsize=128)：装饰器，自动缓存函数结果（LRU 淘汰），key 为参数（必须可哈希）。用法：@lru_cache(maxsize=None) def fib(n): ...（无上限）；查看 cache_info()（命中率）、cache_clear() 清空。应用：递归优化（斐波那契从指数级降线性）、昂贵计算/IO 结果缓存、动态规划。注意：① 参数需可哈希（list 不行，转 tuple）；② 有副作用/依赖外部可变状态的函数不要缓存；③ 内存敏感设 maxsize；④ 3.9+ 可加 typed=True（区分 1 和 1.0）。