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Python 的缓存机制是指在程序执行过程中，将一些计算结果进行缓存，以避免重复计算，提高程序的执行效率。
Python 中常用的缓存机制有两种：函数缓存和模块缓存。
- 函数缓存：在 Python 中，可以使用
functools.lru_cache装饰器来实现函数缓存。该装饰器会在函数调用时自动缓存函数的结果，下次再次调用该函数时，如果输入参数相同，则直接返回缓存的结果，避免重复计算。
示例代码：
import functools
@functools.lru_cache()
def fibonacci(n):
if n < 2:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
- 模块缓存：在 Python 中，每个模块在第一次导入时会被解释器执行，并将执行结果保存在内存中，下次再次导入同一模块时，会直接从内存中读取结果，而不会再次执行该模块。
示例代码：
import math
print(math.pi) # 第一次导入 math 模块时会执行 math 模块中的代码，输出 3.141592653589793
需要注意的是，当模块的代码发生变化时，Python 会自动重新执行该模块的代码，并更新模块缓存。可以使用 importlib.reload 函数来手动重新加载模块。
综上所述，Python 的缓存机制可以帮助程序避免重复计算，提高执行效率。但在使用缓存时需要注意缓存的有效性和缓存大小的控制，以免造成不必要的内存占用。
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