Кэширование данных стоит применять в следующих случаях: - **Дорогие вычисления** – если результат вычисляется долго и не меняется часто (например, факториал, фибоначчи). - **Частые запросы к БД** – если одни и те же данные запрашиваются многократно. - **Внешние API-запросы** – если ответ API статичен или обновляется редко. - **Рендеринг шаблонов** – если страницы генерируются динамически, но редко меняются. Пример кэширования в Python с `functools.lru_cache`: ``` from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=100) # Кэширует до 100 результатов def expensive_function(x): print("Вычисление...") # Выводится только при первом вызове return x * x print(expensive_function(5)) # Вычисление... 25 print(expensive_function(5)) # 25 (из кэша) ``` ⚠️ **Осторожно**: не кэшируйте данные, которые часто меняются или зависят от контекста (например, пользовательские сессии).