缓存和哈希字典都是用于加快查找速度的数据结构，但它们有不同的应用场景和使用方法。

缓存是一种内存缓存机制，用于临时保存计算结果或常用数据，以减少计算时间或减少数据读取次数。缓存常用于网络应用，如浏览器的缓存机制、CDN（内容分发网路）的缓存、服务器端的缓存等。

示例代码：

import functools
import time

# 缓存装饰器
def memoize(f):
    cache = {}
    @functools.wraps(f)
    def wrapper(*args):
        if args not in cache:
            cache[args] = f(*args)
        return cache[args]
    return wrapper

# 计算斐波那契数列
@memoize
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

t1 = time.time()
fibonacci(40)
t2 = time.time()

print("Time with cache: ", t2-t1)

t1 = time.time()
fibonacci(40)
t2 = time.time()

print("Time without cache: ", t2-t1)

哈希字典是一种键值对的数据结构，通过哈希函数将键映射到指定位置，以便快速查找对应值。哈希字典常用于存储大量数据和索引，如数据库索引、检索引擎等。

示例代码：

# 创建哈希字典
hash_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2', 'key3': 'value3', 'key4': 'value4'}

# 查找指定键的值
print(hash_dict.get('key1'))

# 遍历哈希字典
for key in hash_dict:
    print(key, hash_dict[key])

因此，缓存和哈希字典都是用于加快查找速度的数据结构，但其应用场景和实现方法不同，需要根据具体情况选择使用。