压缩发现缓存

#2315 删除了超过 20MB 的发现缓存，通过移除 json 缩进。目前仍然有 74.6MB 可用，而且似乎随着时间的推移不断增长（从 2023-03-31 的 81MB 到 2024-01-15 的 94MB）。因此，虽然 #2315 确实有所帮助，但我认为仍然有必要进一步减小大小。我相信这可以显著提高使用此库的许多 Docker 镜像的构建/部署时间。作为参考，当前最新的 Python-slim Docker 镜像小于 50MB。一个简单的方法是使用压缩。例如，如果我手动使用 pop-os 默认的 gnome 存档管理器 将 v2.114.0 中 74.6MB 的 documents 目录压缩为 11.9MB。同样地，使用 documents.tar.xz 也可以压缩为 4.6MB。使用 Python 的标准压缩库，例如 zlib、 zipfile 或 lzma，也可以实现类似的压缩效果。