小技巧——Python @cache装饰器

@cache和@lru_cache(maxsize=None)可以用来寄存函数对已处理参数的结果，以便遇到相同参数可以直接给出答案。前者不限制存储的数量，后者通过maxsize限制存储的最大数量。

例：

@lru_cache(maxsize=None) # 等价于@cache
def test(a,b):
    print('开始计算a+b的值...')
    return a + b

可以用来做某些递归、动态规划。比如斐波那契数列的各项值从小到大输出。其实类似用数组保存前项的结果，都需要额外的空间。不过用装饰器可以省略额外空间代码，减少了出错的风险。

（还没有实际使用这个功能，感觉可有可无。）