Black格式化工具缓存机制与--unstable参数的交互问题分析

Black作为Python代码格式化工具，其缓存机制在提升性能方面发挥着重要作用。然而在24.8.0版本中，缓存系统与实验性参数--unstable的交互存在一个值得注意的技术问题。

问题的核心在于缓存键的生成逻辑。Black的缓存系统会存储文件的格式化结果，当再次格式化相同文件时，如果检测到文件内容未改变且缓存有效，则会直接跳过重新格式化过程。这种机制显著提升了重复格式化操作的效率，但在处理实验性功能时出现了特殊情况。

具体表现为：当用户首次不使用--unstable参数格式化文件后，即使后续添加该参数运行，Black仍会直接使用缓存结果，而不会应用实验性功能带来的格式化变更。这是因为缓存键的生成过程中没有包含--unstable参数的状态信息，导致系统无法区分常规格式化和实验性格式化的差异。

从技术实现角度看，这个问题揭示了缓存系统设计中的一个重要原则：任何可能影响输出结果的因素都必须参与缓存键的生成。实验性参数--unstable会启用尚未稳定的格式化规则，这些规则可能产生与常规格式化完全不同的输出结果，因此必须作为缓存键的一部分。

对于开发者而言，这个问题带来的启示是：

1. 缓存系统的设计需要全面考虑所有可能影响输出的参数和环境因素
2. 实验性功能的实现需要特别注意与核心系统的交互
3. 用户反馈中提到的"1 file left unchanged"提示信息可以进一步优化，使其更明确地表明是缓存机制在起作用

该问题已在后续提交中得到修复，方法是将--unstable参数状态纳入缓存键生成逻辑。这个案例也提醒我们，在开发类似工具时，需要特别注意实验性功能与核心系统各组件的交互方式，确保行为的一致性。

对于Black用户来说，理解这个问题的本质有助于更好地使用工具，特别是在需要使用实验性功能时，可以通过手动清除缓存或修改文件内容来强制重新格式化，获得预期的格式化结果。