㈠ python性能提升神器！lru_cache的介紹和講解
我們經常談論的緩存一詞，更多的類似於將硬碟中的數據存放到內存中以至於提高讀取速度，比如常說的redis，就經常用來做數據的緩存。 Python的緩存（lru_cache）是一種裝飾在被執行的函數上，將其執行的結果緩存起來，當下次請求的時候，如果請求該函數的傳參未變則直接返回緩存起來的結果而不再執行函數的一種緩存裝飾器。
那它和redis的區別在哪？有什麼優勢？怎麼使用？ 下面為你講解
1.現在我們先不使用緩存來寫一個求兩數之和的函數，並調用執行它兩次：
執行結果
可以看到 test 被執行了兩次，現在我們加上緩存再進行執行：
執行結果
可以看到 test 函數只被執行了一次，第二次的調用直接輸出了結果，使用了緩存起來的值。
2.當我們使用遞歸求斐波拉契數列 （斐波那契數列指的是這樣一個數列：0,1,1,2,3,5,8，它從第3項開始，每一項都等於前兩項之和） 的時候，緩存對性能的提升就尤其明顯了：
不使用緩存求第40項的斐波拉契數列
執行時間
使用緩存求第40項的斐波拉契數列：
執行時間
兩個差距是非常明顯的，因為不使用緩存時，相當於要重復執行了很多的函數，而使用了 lru_cache 則把之前執行的函數結果已經緩存了起來，就不需要再次執行了。
查看lru_cache源碼會發現它可以傳遞兩個參數： maxsize 、 typed ：
代表被lru_cache裝飾的方法最大可緩存的結果數量 （被裝飾方法傳參不同一樣，則結果不一樣；如果傳參一樣則為同一個結果） ， 如果不指定傳參則默認值為128，表示最多緩存128個返回結果，當達到了128個時，有新的結果要保存時，則會刪除最舊的那個結果。如果maxsize傳入為None則表示可以緩存無限個結果；
默認為false，代表不區分數據類型，如果設置為True，則會區分傳參類型進行緩存，官方是這樣描述的:
但在python3.9.8版本下進行測試，typed為false時，按照官方的測試方法測試得到的還是會被當成不同的結果處理，這個時候typed為false還是為true都會區別緩存，這與官方文檔的描述存在差異：
執行結果
但如果是多參數的情況下，則會被當成一個結果：
執行結果
這個時候設置typed為true時，則會區別緩存：
執行結果
當傳參個數大於1時，才符合官方的說法，不清楚是不是官方舉例有誤
當傳遞的參數是dict、list等的可變參數時，lru_cache是不支持的，會報錯：
報錯結果
緩存 緩存位置 是否支持可變參數 是否支持分布式 是否支持過期時間設置 支持的數據結構 需單獨安裝 redis 緩存在redis管理的內存中 是 是 是 支持5種數據結構 是 lru_cache 緩存在應用進程的內存中，應用被關閉則被清空 否 否 否 字典（參數為：key，結果為：value） 否
經過上面的分析，lru_cache 功能相對於redis來說要簡單許多，但使用起來更加方便，適用於小型的單體應用。如果涉及的緩存的數據種類比較多並且想更好的管理緩存、或者需要緩存數據有過期時間（類似登錄驗證的token）等，使用redis是優於lru_cache的。
㈡ python讀寫文件
讀文件
1）使用open()方法打開文件，返回一個文件對象
原型：open(file, mode='r', buffering=None, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True)
舉例：f = open('test.txt', 'r')
test.txt表示文件路徑(包含文件名，這個file參數可以是絕對或者相對路徑)
r表示是讀文本文件，rb是讀二進制文本文件。（這個mode參數默認值就是r）
2）使用close()方法關閉文件
f.close()
打開後的文件必須關閉，因為文件對象會佔用系統資源，系統打開文件數量也就有限了
3）打開文件時的異常處理
f=open('test.txt', 'r')
f.read()
f.close()
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'test.txt'
文件讀寫時都有可能產生異常IOError(比如文件不存在)，這樣其後面的f.read()，f.close()就不會調用。為保證無論是否異常都可以關閉文件，一般使用try ... finally來處理：
try:
f = open('test.txt', 'r')
f.read()
finally:
if f:
f.close()
但這種寫法過於繁瑣，所以Python引入了with語句來自動調用close()方法：
with open('test.txt', 'r') as f:
f.read()
4）讀文件 - read()、readline() 和 readlines()
read() 一次讀取整個文件，它通常用於將文件內容放到一個字元串變數中。如果文件過大，內存不夠，可以通過反復調用read(size)方法，每次最多讀取size個位元組的內容。
readline() 一次讀取文件中一行內容，可反復調用
readlines() 一次讀取所有內容並按行返回列表，該列表可以由for ... in ... 結構再進一步處理。
特別注意：
這三種方法是把每行末尾的'\n'也讀進來了，如有需要就得我們手動去掉'\n'
with open('test.txt', 'r') as f:
list = f.readlines()
for i in range(0, len(list)):
list[i] = list[i].rstrip('\n')
寫文件
1）寫文件和讀文件是一樣的，唯一區別是open文件時，傳入標識符不同，即'w'或者'wb'表示寫文本文件或寫二進制文件
f = open('test.txt', 'w')
f = open('test.txt', 'wb')
f = open('test.txt', 'a')
f.close()
特別注意：
1. 如果沒有這個文件，會自動創建一個新文件；如果有，就會先把原文件的內容清空再寫入；若不想清空原來的內容而是直接在後面追加新的內容，就用'a'這個模式
2. 寫文件，操作系統往往不會立刻把數據寫入磁碟，而是放到內存緩存起來，空閑的時候再慢慢寫入。只有調用close()方法時，操作系統才保證把沒有寫入的數據全部寫入磁碟。忘記調用close()的後果是數據可能只寫了一部分到磁碟，剩下的丟失了。
2）寫文件 - write()、writelines()
write()方法和read()、readline()方法對應，是將字元串寫入到文件中。
writelines()方法和readlines()方法對應，也是針對 列表 的操作。它接收一個 字元串列表 作為參數，將他們寫入到文件中。
特別注意：
換行符不會自動的加入，需要顯式的加入換行符。
f = open('test.txt', 'w')
f.writelines(["111\n", "222\n", "333\n"])
補充說明：
1）對於非默認編碼(utf-8)的文件，需要open時添加encording參數，選擇對應的編碼方式
2）r+, w+, a+，可讀可寫
3）seek()方法，移動文件指針
seek(offset[, whence]) ，offset是相對於某個位置的偏移量。位置由whence決定，默認whence=0，從開頭起；whence=1，從當前位置算起；whence=2相對於文件末尾移動，通常offset取負值。
㈢ python從資料庫讀取數據後會緩存數據嗎
python並不具有數據存儲的功能，所以的查詢結果都會在內存中保留，程序執行完畢數據就消失，不會有緩存的問題。