Python 作為一門高效便捷的編程語言，最為獨特的就是其代碼的可讀性。在 Python 中，我們可以輕松的復用代碼，從而提高編程的效率。但是，重復調用也容易帶來一些問題，本文將介紹如何在 Python 中優雅的處理函數的重復調用。

在 Python 中，我們可以使用函數來封裝某個操作，從而降低代碼的重復度。但是，如果該操作在不同的情況下需要多次調用，那么函數的重復調用就會帶來一些問題。

例如，假設我們需要對一個列表進行去重操作，我們可以定義如下的函數：

def unique_list(l):
return list(set(l))

然后，我們可以在代碼的不同地方調用該函數：

list1 = [1, 2, 3, 2, 1, 4]
list2 = unique_list(list1)
list3 = unique_list(list2)

這樣做的問題是，我們在處理過程中可能會多次重復調用 unique_list 函數，從而浪費系統資源，并降低程序的性能。

為了避免這個問題，我們可以使用 Python 中的 functools 模塊中的 lru_cache 裝飾器來為函數提供緩存，從而避免重復計算。lru_cache 裝飾器可以保存函數的最近調用結果，從而避免函數在同樣的參數上被重復調用。

下面是使用 lru_cache 裝飾器后的代碼：

from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None)
def unique_list(l):
return list(set(l))

使用 lru_cache 裝飾器后，我們可以在不同的代碼區域調用 unique_list 函數，但是實際上該函數只會被調用一次。該函數的結果會被緩存，從而避免了代碼的重復調用。

在實際編程中，我們應當充分利用 Python 提供的緩存技術來避免函數的重復調用，從而提升程序效率和性能。