pip缓存未生效主因是默认不校验wheel兼容性，如python 3.11构建的wheel在3.12环境被无视；应加--prefer-binary、升级pip≥22.2，并合理设计cache key包含python版本与requirements哈希。
pip install 时为什么缓存没生效？
CI 中 pip install 反复下载包，不是因为没配缓存，而是 pip 默认不校验本地 wheel 缓存是否与当前环境兼容。比如你用 Python 3.11 构建的 wheel，在 3.12 环境里会被无视——哪怕只是 minor 版本差，pip 也认为“不安全”，直接重下源码重编译。
实操建议：
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- 在 CI 脚本中显式加
--prefer-binary，强制优先用缓存 wheel，而非退化到 sdist - 确保
pip版本 ≥ 22.2（旧版对多平台 wheel 支持弱），可用python -m pip install --upgrade pip预升级 - 若用 Poetry 或 Pipenv，它们默认绕过 pip 的 wheel 兼容检查，但会引入自己的 lock 文件依赖层，缓存粒度变粗、失效更隐蔽
GitHub Actions 中 cache action 的 key 怎么写才不翻车？
缓存 key 写成固定字符串（如 "pip-cache"）等于没缓存；写成哈希整个 requirements.txt 又太敏感——换行符、注释、空格微调都会导致缓存 miss。
实操建议：
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- 用
hashFiles('**/requirements*.txt')而非单个文件，覆盖requirements-dev.txt等变体 - 把 Python 版本纳入 key：
python-${{ hashFiles('**/requirements*.txt') }}-${{ matrix.python-version }} - 避免把
pip list输出或venv路径塞进 key——这些是结果，不是输入，会导致循环依赖
poetry install 比 pip install 慢，缓存能救回来吗？
能，但得拆开看：Poetry 的 poetry install 本身不读 pip 缓存，它走自己的 ~/.cache/pypoetry；而它的 lock 文件解析和虚拟环境重建逻辑，比 pip 更重。
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实操建议：
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- CI 中优先用
poetry install --no-root（跳过项目包安装），只装依赖，省掉一次 build - 用
poetry export -f requirements.txt | pip install -r /dev/stdin替代纯 poetry 流程，直接复用 pip 缓存层 - 注意 Poetry 1.4+ 默认启用
virtualenvs.in-project = true，导致每次缓存路径含随机 hash，必须显式设为false并固定virtualenvs.path才能稳定命中缓存
缓存层级叠太多反而拖慢 CI？
是的。比如同时配置了：pip 缓存 + Poetry 缓存 + venv 目录缓存 + .pytest_cache 缓存——其中 venv 和 pytest 缓存几乎从不复用，却要花数秒上传下载，净增耗时。
实操建议：
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- 只缓存真正“构建代价高且输入稳定”的东西：pip wheel 缓存、Poetry 的
artifacts子目录（不是整个cache）、~/.cache/pre-commit - 跳过缓存
__pycache__、.mypy_cache、.pytest_cache——这些是运行时产物，生命周期短，且大小波动大 - 用
actions/cache@v4的restored: ${{ steps.cache.outputs.cache-hit == 'true' }}做条件判断，后续步骤可据此跳过冗余 install
缓存不是越多越好，关键在“哪些东西变了才该失效”。Python 版本、依赖声明、构建工具版本，这三者任何一个动了，整个依赖缓存就该刷新——其余都只是干扰项。
