在Python中实现 LRU 缓存装饰器

缓存是一种常见的优化技术，可以在缓存中存储结果数据，以便在后续使用相同的参数时直接获取结果数据而不需要重新计算。LRU缓存是一种特殊的缓存方法，时常被应用于Web开发中。

Python中可以通过装饰器来实现LRU缓存。下面是一个简单的LRU缓存装饰器实现：

from collections import OrderedDict
from functools import wraps

def lru_cache(size=1024):
    cache = OrderedDict()

    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwds):
            key = args + tuple(kwds.items())
            if key not in cache:
                if len(cache) >= size:
                    cache.popitem(last=False)
                cache[key] = func(*args, **kwds)
            else:
                value = cache.pop(key)
                cache[key] = value
            return cache[key]
        return wrapper
    return decorator

上述代码中，我们定义了一个LRU缓存的装饰器lru_cache，它接受一个可选参数size（默认值是1024），表示缓存能够容纳多少条记录。lru_cache装饰器在装饰被缓存的函数时，生成一个带有缓存功能的新函数来代替原始函数。缓存是通过Python标准库中的有序字典实现的，有序字典会按照插入顺序维护其中的元素，当容量达到上限时会删除最早插入的元素。

具体来说，lru_cache装饰器返回了一个嵌套函数decorator，这个函数也是一个装饰器，它接受被装饰的函数func作为参数，并返回一个新函数wrapper以替代原始函数。wrapper函数接受任意数量和类型的参数和关键字参数，在尝试寻找缓存结果之前计算它们的哈希值，从而生成一个缓存键值。如果当时没有找到相应的缓存结果，wrapper函数会计算结果并将它们缓存在缓存中。如果缓存已达到上限，缓存将删除最早使用的结果记录，然后新的结果记录将被添加到末尾。如果找到了缓存结果，它会被从缓存中取出并添加到缓存的末尾，以确保它的优先级更高。

为了确保函数装饰器在最终使用时可以正确显示其帮助文档和提供缓存函数的名称、模块信息等，我们采用了Python标准库中的functools.wraps来进行封装。