🔆 یکی از قدرتمندترین و در عین حال کم‌کاربردترین ابزارهای پایتون، functools.lru_cache هست.

🔹این دکوراتور مثل یک سیستم کشینگ (Caching) درون‌برنامه‌ای عمل می‌کنه و نتایج توابع سنگین یا محاسباتی رو ذخیره می‌کنه تا توی اجراهای بعدی با همون ورودی، بدون محاسبات مجدد و در صدم‌ثانیه نتیجه رو برگردونه!


🔹 بدون کشینگ (کند و اجرای مجدد محاسبات):

import time

def get_user_data(user_id):
    # فرض کنید این تابع به دیتابیس وصل میشه و ۲ ثانیه طول می‌کشه
    time.sleep(2)
    return f"User Data for ID: {user_id}"

# هر بار فراخوانی ۲ ثانیه زمان می‌بره
print(get_user_data(101))  # 2 seconds
print(get_user_data(101))  # 2 seconds (دوباره همان زمان!)

🔹 با lru_cache (بهینه‌سازی فوق‌العاده با اضافه کردن ۱ خط):

from functools import lru_cache
import time

@lru_cache(maxsize=128)  # حداکثر ۱۲۸ نتیجه اخیر را کش می‌کند
def get_user_data(user_id):
    time.sleep(2)
    return f"User Data for ID: {user_id}"

print(get_user_data(101))  # اجرا میشه (۲ ثانیه)
print(get_user_data(101))  # آنی و بدون معطلی برمی‌گرده! (0.00 seconds)

🔹 نکات کلیدی:

. پارامتر maxsize: ظرفیت کش را مشخص می‌کند (None یعنی بدون محدودیت).

. شرط مهم: آرگومان‌های تابعی که دکوراتور @lru_cache می‌گیرد باید Hashable باشند (مثل string, int, tuple) نه لیست یا دیکشنری.

. کاربرد: فراخوانی‌های مکرر API، محاسبات سنگین ریاضی، یا کوئری‌های ثابت دیتابیس.


🔹 بونس: اگر خواستید کش را به صورت دستی خالی کنید:

get_user_data.cache_clear()

🐍 @python_rd