1. lru_cache装饰器是什么了？缓存是什么？缓存是一门优化技术，就是将数据存放在比访问源数据成本更低、速度更快的位置上。 比如别人在微信上发送一个文件给你，你第一次访问可能要下载这源文件，然后下载到本地，等你下一次在打开它的时候，其实是从本地打开的。 那么这里的本地存放位置相当于是“缓存”，它比再去访问源文件，比如要下载，速度更快、成本更低。
我们可以用一个字典来模拟这种策略，比如定义一个dict，如果该元素不在dict中，我们就push进去，但是这样就会存在一个问题，这个dict的数目会越来越多，因为它没有丢弃的过程，最后可能会导致缓存崩溃。因此，一个好的缓存丢弃（驱除）策略是十分必要的。下图是常见的缓存驱除策略，这里我们以LRU (Least recent used，最近最少使用策略)。
3. 它的主要实现原理就是丢弃最近最不常用的条目（数据）。
4.它的主要应用场景它首先会定义一个“缓存池”，可能比喻不是特别恰当。当新来的一个数据，我们把他放到队列的开头，下次遇到新的数据时候，我们将新的数据放到开头；如果遇到之前的数据，那我们将这个数据从缓存中拿出，重新放到开头，相当于重新加入缓存。当加入的数据超过“缓存池”的大小的时候，比如这里的maxsize=128，一般是2的倍数？幂次？。这个时候我们可能需要驱除缓存（缓存丢弃、缓存命中），我们开始丢弃“缓存池”最下方的数据，保存“缓存池” 容量的不变性。
5.参考针对存在递归、或者大量复杂重复性访问的时候，使用LRU_Cache装饰器不乏是一个不错的选择。比如这里通过路径访问背景图像，存放成PIL时候，它是会进行大量的读取背景图像，同时的话，可能会遇到重复的情况，因为背景图像就那么多。这个时候，如果访问的路径已经存在过了，且在“缓存池”中，那么我们就可以直接进行读取内存中PIL数据，而不需要在open，转RGBA了。
- 在 Python 中使用 LRU 缓存策略
- python实现LRU缓存淘汰
好像很久没写博客了。。。
