streamlit @st.cache_data 和 @st.cache_resource 的区别

streamlit 是一个开源的Python库，用于快速构建数据应用和机器学习模型的原型。在 streamlit 中，@st.cache_data 和 @st.cache_resource 是两种不同的装饰器，它们都用于缓存数据以提高应用的性能，但是它们的使用场景和缓存机制有所不同。
以下是 @st.cache_data 和 @st.cache_resource 的主要区别：

@st.cache_data

• 目的：用于缓存函数的输出结果，尤其是那些计算成本高的数据或计算结果。
• 存储位置：缓存的 数据存储在内存中。
• 生命周期：当用户的会话结束时，缓存的数据会被清除。
• 适用场景：适用于缓存轻量级的数据，如计算结果、小型数据集等。
• 限制：不应该用于缓存大型数据集或对象，因为这可能会导致内存使用量过大。

@st.cache_resource

• 目的：用于缓存资源，如数据库连接、大型数据文件或模型对象，这些资源初始化成本高，且在应用的生命周期内不需要经常改变。
• 存储位置：缓存的资源可以存储在磁盘上，不仅仅限于内存。
• 生命周期：缓存的资源在应用重启之前都会保持缓存状态，不会因为用户会话结束而清除。
• 适用场景：适用于缓存初始化成本高的资源，如数据库连接、大型文件读取、机器学习模型等。
• 限制：由于资源缓存不会在用户会话结束时清除，因此使用时需要确保不会造成资源泄露或不必要的磁盘空间占用。

使用建议

• 当你需要缓存的数据是轻量级的，并且生命周期与用户会话相同，使用 @st.cache_data。
• 当你需要缓存的是初始化成本高的资源，并且这些资源在应用重启前不需要改变，使用 @st.cache_resource。
  正确使用这些装饰器可以显著提高 streamlit 应用的性能，但也要注意不要滥用，以避免造成内存或磁盘空间的浪费。