Какие инструменты использовал для работы с кэшированием

В Python для кэширования часто используют:

1. 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

2. Redis - популярное in-memory хранилище ключ-значение:

import redis
r = redis.Redis()
r.set('key', 'value')
cached = r.get('key')

3. Memcached - другой вариант распределенного кэша:

import pylibmc
cache = pylibmc.Client(["127.0.0.1"])
cache.set("key", "value")

4. 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.