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使用内置的缓存机制来提高效率
缓存是一种存储定量数据以满足后续采集需求的方法，旨在加快数据采集的速度。
数据生成过程可能需要诸如计算，正则化和远程获取之类的操作。 如果同一数据需要多次使用，则每次重新生成都将浪费时间。
因此，如果将通过诸如计算或远程请求之类的操作获得的数据进行缓存，则将加速后续的数据获取需求。
为了达到这个要求，Python 3.2+为我们提供了一种易于实现的机制，而无需您编写这样的逻辑代码。
该机制是在functool模块的lru_cache装饰器中实现的。
参数解释：
maxsize：此函数调用最多可以缓存多少个结果，如果为None则没有限制，设置为2的幂时，性能最佳
类型：如果为True，则将分别缓存不同参数类型的调用。
例如：
输出如下，您可以看到第二个调用不执行函数主体，而是直接将结果返回到缓存中：
calculating: 1 + 233 calculating: 2 + 35以下是经典的斐波那契数列，当您指定较大的n时，会有很多重复的计算
现在可以将第6点中介绍的timeit用于测试可以提高多少效率。
如果不使用lru_cache，则运行时间为31秒：
使用lru_cache后，运行速度过快，因此我将n的值从30调整为500，但是即使这样，运行时间也只有0.0004秒。 速度的提高非常显着。
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