如何将functools.cache包装在另一个装饰器中？

将functools.cache包装在另一个装饰器中可以通过以下步骤实现：

1. 导入functools模块：import functools
2. 定义一个装饰器函数，接受一个函数作为参数：def my_decorator(func):
3. 在装饰器函数内部定义一个新的函数，用于包装被装饰的函数：def wrapper(*args, **kwargs):
4. 在wrapper函数内部，使用functools.cache装饰被装饰的函数：cached_func = functools.cache(func)
5. 在wrapper函数内部，调用cached_func并返回结果：return cached_func(*args, **kwargs)
6. 返回包装后的函数：return wrapper

完整的代码示例如下：

import functools

def my_decorator(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        cached_func = functools.cache(func)
        return cached_func(*args, **kwargs)
    return wrapper

这样，你就可以使用my_decorator装饰器将functools.cache包装在另一个装饰器中了。只需将需要缓存的函数用@my_decorator装饰即可。

注意：这里使用了functools.wraps装饰器来保留被装饰函数的元数据，以便在使用help()等函数时能够正确显示被装饰函数的信息。