Кэширование ускоряет доступ к часто используемым данным, уменьшая нагрузку на систему и сокращая время отклика. Вместо повторных вычислений или запросов к медленным источникам (БД, API), данные берутся из быстрого хранилища (RAM, SSD). **Пример с `functools.lru_cache`:** ``` from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=100) def fibonacci(n): if n < 2: return n return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2) print(fibonacci(50)) # Результат кэшируется, избегая экспоненциального роста вызовов ``` **Где применяется:** - Веб-приложения (кеш страниц, запросов) - Операционные системы (кеш файлов) - Базы данных (кеш запросов) **Нюансы:** - Актуальность данных: устаревший кеш → ошибки. Решения: TTL, инвалидация. - Расход памяти: нужно контролировать размер (например, `maxsize` в `lru_cache`).