一个内存化的python函数的缓存在哪里？

一个内存化的Python函数的缓存通常存储在内存中。内存化函数是指将函数的计算结果缓存起来，以便在后续调用时直接返回缓存的结果，而不需要重新计算。这样可以提高函数的执行效率，特别是对于那些计算量较大或者需要频繁调用的函数。

在Python中，可以使用装饰器来实现函数的内存化。常用的装饰器有functools.lru_cache和cachetools等。这些装饰器会将函数的参数和对应的结果存储在内存中的缓存中，以便后续的调用可以直接从缓存中获取结果。

对于functools.lru_cache装饰器，它使用了最近最少使用（Least Recently Used，LRU）的缓存淘汰策略。当缓存达到一定大小限制时，会自动淘汰最近最少使用的缓存项。这个装饰器可以通过设置参数来控制缓存的大小和其他行为。

对于cachetools库，它提供了更多的缓存策略和配置选项。例如，可以使用cachetools.Cache类来创建自定义的缓存对象，可以设置缓存的大小、过期时间等。

内存化函数的缓存适用于那些具有相同输入参数的函数调用，因为相同的输入参数会得到相同的结果。在一些计算密集型的任务中，使用内存化函数可以显著提高程序的性能。

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