详解Python中的functools32lru_cache()函数功能与用法

functools.lru_cache()函数是Python标准库functools模块提供的一个装饰器函数，用于实现最近最少使用（Least Recently Used，LRU）缓存功能。该函数可以帮助我们在计算密集型的函数调用中，缓存一些计算结果，以提高函数的性能。

使用functools.lru_cache()函数时，需要使用该函数对需要被缓存的函数进行装饰。通过装饰后的函数，在每次调用时，会先检查缓存中是否有对应参数的计算结果，如果有则从缓存中取出并直接返回，如果没有则进行计算，并将计算结果存入缓存中。

functools.lru_cache()函数支持两个可选的参数的传递:

1. maxsize：设置缓存的最大容量，如果超过该容量，则最老的计算结果会被移除。默认值为128。

2. typed：如果设置为True，则对不同类型的参数会分别缓存结果。默认为False，即不区分参数类型。

下面通过一个具体的例子来详细说明functools.lru_cache()函数的用法和功能。

import functools

@functools.lru_cache(maxsize=3)
def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

print(fibonacci(5))

在上述代码中，我们定义了一个用于计算斐波那契数列的函数fibonacci()。函数使用@functools.lru_cache()装饰器进行修饰，并设置了缓存的最大容量为3。

我们在主程序中调用了fibonacci(5)函数。由于该函数实现了递归的计算方式，对于较大的n，运行时间会非常长。但是在使用了@functools.lru_cache()装饰器后，fibonacci()函数会自动缓存计算过的结果，在后续的调用中可以直接使用缓存结果，从而大大提高了计算效率。

在上面的例子中，首次调用fibonacci(5)会进行一次计算，并将结果存入缓存中。后续再次调用fibonacci(5)时，会直接从缓存中取出结果并返回。同时，由于设置了缓存的最大容量为3，当再次调用fibonacci()函数，计算较大的n时，最老的缓存结果会被移除。

所以，使用functools.lru_cache()函数可以有效地优化计算密集型的函数调用，减少计算时间，提高程序性能。