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Python 的緩存機制是指在程序執行過程中，將一些計算結果進行緩存，以避免重復計算，提高程序的執行效率。
Python 中常用的緩存機制有兩種：函數緩存和模塊緩存。
- 函數緩存：在 Python 中，可以使用
functools.lru_cache裝飾器來實現函數緩存。該裝飾器會在函數調用時自動緩存函數的結果，下次再次調用該函數時，如果輸入參數相同，則直接返回緩存的結果，避免重復計算。
示例代碼：
import functools
@functools.lru_cache()
def fibonacci(n):
if n < 2:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
- 模塊緩存：在 Python 中，每個模塊在第一次導入時會被解釋器執行，并將執行結果保存在內存中，下次再次導入同一模塊時，會直接從內存中讀取結果，而不會再次執行該模塊。
示例代碼：
import math
print(math.pi) # 第一次導入 math 模塊時會執行 math 模塊中的代碼，輸出 3.141592653589793
需要注意的是，當模塊的代碼發生變化時，Python 會自動重新執行該模塊的代碼，并更新模塊緩存。可以使用 importlib.reload 函數來手動重新加載模塊。
綜上所述，Python 的緩存機制可以幫助程序避免重復計算，提高執行效率。但在使用緩存時需要注意緩存的有效性和緩存大小的控制，以免造成不必要的內存占用。
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