当我们处理API时，特别是为了可视化信息时，我们很快就会有很多相同的呼叫。突然，为了改变不必要的过度使用我们的资源，我们可以直接在Python API中设置一个缓存。
所以今天，我们将看到如何使用 lru_cache 。
安装
就像许多Python书店一样，LRU_CACHE可以通过PIP获得。
pip -lru_cache：https://pypi.org/project/lru_cache/
pip install lru_cache
利用率
from cache import LruCache
@LruCache(maxsize=2, timeout=1)
def foo(num):
return num
您可以看到，它的使用非常简单。这是一个注释，要在要隐藏的thode的衰减上方添加。
paramâtres
最大化
maxsize对应于我们想同时隐藏的foo mede1的最大呼叫数量。
通过不同的呼叫，我们听说至少有一个参数会改变。
示例
foo(1) # Foo est appelé et le résultat est mis dans le cache
foo(1) # La valeur est directement retournée du cache
foo(2) # Foo est appelé et le résultat est mis dans le cache
foo(3) # Foo est appelé et le résultat est mis dans le cache à la place du résultat de 1 vu que la taille maximale du cache est 2.
foo(2) # La valeur est directement retournée du cache
如果没有给出任何值，则所有信息都将被隐藏。
暂停
timeout对应与必须保留在缓存中的呼叫角色的秒数。
foo(1) # Appel fait à 10:00:00 - La méthode est appelée et le résultat est stockée dans le cache
foo(1) # Appel fait à 10:00:00 - Le résultat vient du cache
foo(2) # Appel fait à 10:00:00 - La méthode est appelée et le résultat est stockée dans le cache
foo(2) # Appel fait à 10:00:00 - Le résultat vient du cache
foo(1) # Appel fait à 10:00:01 - Le résultat vient du cache
foo(1) # Appel fait à 10:00:02 - La valeur précédente du cache a expiré, la méthode sera donc appelée à nouveau et le résultat sera stocké dans le cache.
如果没有给出此参数的值，则所有信息将保持到服务的恢复。
使缓存无效
如果您需要在缓存中的值无效（在缓存中使“无效”值在下一个呼叫中更换），则可以使用以下处理：
foo.invalidate(num)
和voilã！仅在几行中，我们就可以设置一个缓存以提高API的性能！
我希望它对您有帮助，如果您有任何疑问，无论他们是什么（从来没有任何杯子问题！）或对您来说尚不清楚的点，请不要停止离开评论中的一条消息或直接在LinkedIn 上加入我（即使是为了谈论其他主题！）。
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