`@lru_cache` ist Teil von `functools`, welches Teil von Pythons Standardbibliothek ist. Weitere Informationen dazu finden Sie in der <a href="https://docs.python.org/3/library/functools.html#functools.lru_cache" class="external-link" target="_blank">Python Dokumentation für `@lru_cache`</a>.

## Zusammenfassung

`@lru_cache` 🍕 `functools` ❔ 🍕 🐍 🐩 🗃, 👆 💪 ✍ 🌅 🔃 ⚫️ <a href="https://docs.python.org/3/library/functools.html#functools.lru_cache" class="external-link" target="_blank">🐍 🩺 `@lru_cache`</a>.

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👆 💪 ⚙️ Pydantic ⚒ 🍵 ⚒ ⚖️ 📳 👆 🈸, ⏮️ 🌐 🏋️ Pydantic 🏷.

* ⚙️ 🔗 👆 💪 📉 🔬.
* 👆 💪 ⚙️ `.env` 📁 ⏮️ ⚫️.

`@lru_cache` is part of `functools` which is part of Python's standard library, you can read more about it in the <a href="https://docs.python.org/3/library/functools.html#functools.lru_cache" class="external-link" target="_blank">Python docs for `@lru_cache`</a>.

## Recap

这样，它的行为几乎就像是一个全局变量。但是由于它使用了依赖项函数，因此我们可以轻松地进行测试时的覆盖。

`@lru_cache` 是 `functools` 的一部分，它是 Python 标准库的一部分，您可以在<a href="https://docs.python.org/3/library/functools.html#functools.lru_cache" class="external-link" target="_blank">Python 文档中了解有关 `@lru_cache` 的更多信息</a>。

## 小结

您可以使用 Pydantic 设置处理应用程序的设置或配置，利用 Pydantic 模型的所有功能。

* 通过使用依赖项，您可以简化测试。
* 您可以使用 `.env` 文件。