如何在保存到缓存之前压缩Python对象？

有时候我们需要在将Python对象（如列表、字典、字符串等）保存到缓存之前进行压缩，并在从缓存中读取后进行解压。

首先，我们需要确保需要压缩对象。我们应该检查数据结构/对象是否太大而无法在缓存中解压缩。在首次进行缓存时，我们必须权衡压缩/解压缩的开销和节省的效果。

如果需要进行压缩，那么我们可能想要使用zlib。

如果我们要使用zlib，则可能需要尝试compress方法中提供的不同压缩级别，以平衡CPU时间和压缩级别：

zlib.compress(string[, level])

压缩字符串中的数据，返回包含压缩数据的字符串。level是一个整数，控制压缩级别的范围是1至9；1是最快且产生最小压缩量的级别，9最慢且产生最大压缩量。默认值是6。如果发生任何错误，则会引发异常错误。