Если у тебя есть функция, результат которой зависит только от входных данных, — кешируй её! Это может ускорить программы в 10–1000 раз, особенно при рекурсии или повторяющихся запросах.
🔧 Пример:
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=128)
def fib(n):
if n < 2:
return n
return fib(n - 1) + fib(n - 2)
print(fib(100))
📌 Что делает
lru_cache:• сохраняет результаты вызова функции
• повторные вызовы с теми же аргументами → мгновенный возврат
•
maxsize ограничивает объём кэша (по принципу LRU — least recently used)🔥 Без кеша
fib(100) занимает минуты ⚡ С кешем — менее 1 секунды
🛠️ Применимо к:
• рекурсивным вычислениям
• функциям, вызывающим API
• любым дорогим операциям с неизменяемыми аргументами
🧠 Вывод:
@lru_cache — это одна строка, которая превращает тяжёлую функцию в реактивную. Идеально для оптимизации без изменения логики.