Какие основные инструменты для кэширования существуют в Python

Выбор инструмента для кэширования в Python зависит от масштаба и требований проекта. Вот основные варианты:

1. functools.lru_cache Встроенный в стандартную библиотеку декоратор для реализации мемоизации — кэширования результатов выполнения функции. Он хранит данные в памяти процесса.

   Почему это полезно? Идеально подходит для ускорения "тяжелых" функций с повторяющимися вызовами в рамках одного процесса. Не требует внешних зависимостей.

   from functools import lru_cache
   import time
   
   @lru_cache(maxsize=128)
   def heavy_computation(n):
       time.sleep(1) # Имитация долгой операции
       return n * n
   
   print(heavy_computation(5)) # Выполняется 1 секунду
   print(heavy_computation(5)) # Результат возвращается мгновенно из кэша

2. Redis Высокопроизводительное внешнее хранилище типа "ключ-значение", работающее в памяти. Является стандартом де-факто для распределенного кэширования в веб-приложениях и микросервисах.

   Почему это полезно? Кэш доступен для нескольких процессов или серверов, устойчив к перезапуску приложения и предоставляет гибкие структуры данных.

   import redis
   
   # Подключение к Redis
   r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
   
   # Установка значения с временем жизни 60 секунд
   r.set('user:1:profile', '{"name": "Alice"}', ex=60)
   
   # Получение значения
   profile = r.get('user:1:profile')

3. Memcached Еще одно популярное внешнее хранилище для кэширования в памяти. Проще, чем Redis, и сфокусировано исключительно на кэшировании объектов.

4. Кэш-фреймворки в веб-серверах Фреймворки, такие как Django и FastAPI, предоставляют высокоуровневые абстракции для кэширования, которые могут использовать разные бэкенды (in-memory, Redis, Memcached), что позволяет легко менять стратегию кэширования через конфигурацию.

Итог: lru_cache — для локальной оптимизации, Redis/Memcached — для распределенных систем.