cachetools 是一个 Python 库，提供了用于缓存的实用工具，包括各种缓存算法和数据结构，如 LRU（最近最少使用）缓存、TTL（时间到期）缓存等。使用 cachetools 可以轻松地在 Python 应用程序中实现缓存功能，提高性能并减少对重复计算的需求。

以下是一个简单示例代码，演示了如何在 Python 中使用 cachetools 这个库：

首先，你需要安装 cachetools 库。你可以使用 pip 来进行安装：

pip install cachetools

接下来是示例代码：

python">from cachetools import cached, TTLCache

# 创建一个 TTL（时间到期）缓存，设置最大缓存条目数为 3，每个缓存条目的存活时间为 5 秒
cache = TTLCache(maxsize=3, ttl=5)

@cached(cache)
def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

# 第一次调用 fibonacci 函数会进行计算
print(fibonacci(5))

# 再次调用相同的参数，此时会直接从缓存中获取结果
print(fibonacci(5))

# 等待 5 秒后，缓存条目过期
import time
time.sleep(5)

# 再次调用 fibonacci 函数，需要重新计算
print(fibonacci(5))

在这段示例代码中，我们首先创建了一个 TTL 缓存对象 cache，设置最大缓存条目数为 3，每个缓存条目的存活时间为 5 秒。然后定义了一个 fibonacci 函数，并使用 @cached(cache) 装饰器将其缓存起来。第一次调用 fibonacci(5) 函数时会进行计算，并将结果缓存起来。再次调用相同参数时，会直接从缓存中获取结果。等待 5 秒后，缓存条目过期，再次调用 fibonacci(5) 函数时需要重新计算。

通过使用 cachetools 的缓存功能，可以有效地减少重复计算，提高应用程序的性能和响应速度。