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Python是一种高级编程语言，具有简单易学、可读性强、功能丰富等特点。它被广泛用于数据分析、科学计算、Web开发等领域。

缓存方法调用是指将函数的输出结果暂时保存在内存中，以便下次调用相同的函数时能够直接返回已经计算好的结果，而不需要重新计算。这样可以提高程序的效率，特别是当函数的输入参数较为复杂或者函数计算量较大时，缓存方法对于优化程序的性能非常有帮助。

Python中可以使用装饰器来实现缓存方法调用。装饰器是一个函数，它接收另一个函数作为参数，并返回一个新的函数。在新的函数中可以添加额外的逻辑，而原来的函数保持不变。我们可以通过定义一个这样的装饰器，在函数执行前判断该函数是否已经被调用过，并将结果保存在一个字典中。下次再调用该函数时，如果输入参数与之前相同，则直接从缓存中获取结果，否则重新计算并更新缓存。

以下是一个简单的 Python 缓存方法调用的示例：

python
def memoize(func):
cache = {} # 创建一个空字典用于保存缓存结果
def wrapper(*args):
if args in cache:
return cache[args]
else:
result = func(*args)
cache[args] = result
return result
return wrapper

@memoize
def fibonacci(n):
if n in (0, 1):
return n
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

print(fibonacci(10))


在上面的示例中，我们定义了一个memoize函数作为装饰器，它接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数wrapper。在wrapper中，我们首先判断当前输入参数是否已经在缓存cache中存在，如果是，则直接返回缓存中的结果；否则，计算该函数的输出结果并保存到缓存中。

然后我们使用装饰器@memoize来修饰fibonacci函数，这样每次调用fibonacci时就会自动启用缓存。当我们计算fibonacci(10)时，由于之前已经计算过fibonacci(9)和fibonacci(8)，所以可以直接从缓存中获取结果，不需要重新计算，从而大大提高程序的效率。