API调用的缓存机制是通过将API的响应结果存储在缓存中，以便在后续请求中直接使用缓存中的数据而不需要重新调用API来提高性能和效率。下面是一个使用缓存机制的示例代码：

import requests
import json
import hashlib
import redis

# 初始化Redis连接
redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379)

def make_api_call(url):
    # 检查缓存中是否有URL的结果
    cache_key = hashlib.md5(url.encode('utf-8')).hexdigest()
    cached_result = redis_client.get(cache_key)
    
    if cached_result:
        # 如果缓存中有结果，则直接返回缓存的结果
        result = json.loads(cached_result)
        print("从缓存中获取结果:", result)
    else:
        # 如果缓存中没有结果，则调用API并将结果存储在缓存中
        response = requests.get(url)
        result = response.json()
        redis_client.set(cache_key, json.dumps(result))
        print("调用API获取结果:", result)
    
    return result

# 示例API调用
api_url = 'https://api.example.com/data'
result1 = make_api_call(api_url)
result2 = make_api_call(api_url)

在上面的示例代码中，我们使用Redis作为缓存存储。在每次调用API之前，我们首先根据URL生成一个唯一的缓存键（通过对URL进行哈希处理），然后检查缓存中是否存在该键对应的结果。如果存在，则直接从缓存中获取结果并返回；如果不存在，则调用API并将结果存储在缓存中，然后返回结果。

在实际使用中，可以根据需要设置缓存的过期时间，以便定期更新缓存中的数据。此外，还可以根据业务需求和性能要求，选择适当的缓存策略（如LRU、LFU等）来管理缓存。