内部函数上的Python lru_cache似乎不起作用

Python中的lru_cache是一种内置的函数装饰器，用于实现缓存机制。它可以用于优化计算密集型函数的性能，避免重复计算，提高程序的执行效率。

lru_cache的作用是将函数的输入参数和对应的输出结果保存在一个字典中，当函数再次被调用时，会首先检查是否已经存在缓存中，如果存在则直接返回缓存中的结果，避免重复计算。这样可以节省计算时间，尤其是对于一些计算量较大、耗时较长的函数，能显著提升程序的运行速度。

lru_cache函数具有以下特点：

1. 缓存大小有限：lru_cache使用最近最少使用(LRU)策略来管理缓存，当缓存容量达到指定的大小时，会自动移除最近最少使用的缓存项，以腾出空间存放新的缓存项。
2. 支持可变参数和关键字参数：lru_cache可以处理多个参数的函数，包括位置参数、可变参数和关键字参数。
3. 支持自定义缓存大小：通过设置maxsize参数可以控制缓存的大小，默认为128。
4. 支持缓存清除：通过调用lru_cache的cache_clear方法可以手动清除缓存。

使用lru_cache可以带来显著的性能提升，特别是对于那些计算结果不变的函数，避免了重复计算的开销。然而，需要注意以下几点：

1. 函数必须是幂等的：即对于相同的输入参数，函数始终返回相同的结果。否则，缓存可能会返回不正确的结果。
2. 参数必须是可哈希的：由于缓存是基于字典实现的，因此函数的参数必须是可哈希的，才能作为字典的键。

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