{{=data.externalData.question}}

Декоратор @lru_cache в Python может значительно ускорить обработку данных, потому что позволяет кэшировать результаты вызовов функции. 3

Это означает, что при повторном вызове функции с теми же аргументами результат будет возвращён из кэша, а не пересчитываться заново. 3 Такой механизм может ускорить выполнение программы и сэкономить ресурсы. 3

Особенно полезен декоратор для функций, которые требуют больших вычислительных затрат или часто вызываются с одними и теми же аргументами. 4

Однако важно помнить, что кэширование потребляет дополнительную память, а также добавляет накладные расходы по проверке присутствия в кэше. 2 Кроме того, использование декоратора имеет смысл только для функций с детерминированным поведением, то есть которые всегда возвращают одинаковый результат для одинаковых входных данных. 3 Для функций с побочными эффектами или изменяемым состоянием кэширование может привести к нежелательным результатам. 3