API请求可以进行缓存，以减少网络带宽和加快响应时间。 常见的缓存机制包括浏览器缓存，代理服务器缓存以及在应用程序代码中直接对API请求进行缓存。 下面是一个使用Python中的缓存模块的示例，以对API请求进行缓存：

import requests
import json
import functools
import time
import hashlib
from cachecontrol.cache import SimpleCache
from cachecontrol.wrapper import CacheControl

cache = SimpleCache()

# 缓存API请求的装饰器
def api_cache(timeout=3600):
    def decorator(function):
        @functools.wraps(function)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            # 将请求信息进行哈希
            url = function(*args, **kwargs)
            encoded_url = hashlib.sha1(url.encode()).hexdigest()

            response = cache.get(encoded_url)
            if response:
                print('Found in cache:', url)
            else:
                print('Not found in cache:', url)
                # 缓存中未找到时，向API请求获取数据
                s = requests.Session()
                s = CacheControl(s)
                response = s.get(url)
                cache.set(encoded_url, response.content, expire_after=timeout)

            return json.loads(response.content.decode('utf-8'))

        return wrapper

    return decorator

# 使用装饰器处理API请求，并缓存结果
@api_cache()
def get_data():
    url = 'https://example.com/api/data'
    return url

data = get_data()

在上面的代码中，装饰器 “api_cache()” 将对API请求返回结果进行缓存，避免重复请求。 每个请求都会以URL为键进行缓存，并将结果存储在缓存中。 由于API数据可能会发生变化，设置了过期时间timeout为1小时，以确保缓存中的数据不会太旧。