🐍 Python-совет: используй `functools.lru_cache` для ускорения "дорогих" функций

Если у тебя есть функция, результат которой зависит только от входных данных, — кешируй её! Это может ускорить программы в 10–1000 раз, особенно при рекурсии или повторяющихся запросах.

🔧 Пример:

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n - 1) + fib(n - 2)

print(fib(100))

📌 Что делает lru_cache:
• сохраняет результаты вызова функции
• повторные вызовы с теми же аргументами → мгновенный возврат
• maxsize ограничивает объём кэша (по принципу LRU — least recently used)

🔥 Без кеша fib(100) занимает минуты
⚡ С кешем — менее 1 секунды

🛠️ Применимо к:
• рекурсивным вычислениям
• функциям, вызывающим API
• любым дорогим операциям с неизменяемыми аргументами

🧠 Вывод: @lru_cache — это одна строка, которая превращает тяжёлую функцию в реактивную. Идеально для оптимизации без изменения логики.