В Python для кэширования часто используют: - **functools.lru_cache** - декоратор для мемоизации функций: ``` from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=128) def expensive_func(x): # Тяжелые вычисления return x * x ``` - **Redis** - популярное in-memory хранилище ключ-значение: ``` import redis r = redis.Redis() r.set('key', 'value') cached = r.get('key') ``` - **Memcached** - другой вариант распределенного кэша: ``` import pylibmc cache = pylibmc.Client(["127.0.0.1"]) cache.set("key", "value") ``` - **Django Cache Framework** (если работаем с Django): ``` from django.core.cache import cache cache.set('my_key', 'hello', timeout=3600) value = cache.get('my_key') ``` Выбор зависит от требований: lru_cache для простых случаев, Redis/Memcached для распределенных систем, Django Cache для веб-приложений.