Python缓存神奇库cacheout全解,优于内存的性能

2024-05-05 03:32

本文主要是介绍Python缓存神奇库cacheout全解,优于内存的性能,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

 

python的缓存库(cacheout)

项目: https://github.com/dgilland/cacheout

文档地址: https://cacheout.readthedocs.io

PyPI(下载链接): https://pypi.python.org/pypi/cacheout/

TravisCI(下载链接): https://travis-ci.org/dgilland/cacheout

特性:

后端使用字典进行缓存

使用缓存管理轻松访问多个缓存对象

当使用模块级缓存对象,重构运行时的缓存设置

最大缓存大小限制

默认的缓存时间设置以及缓存项自定义存活时间

批量的设置、获取、删除操作

线程安全

多种缓存机制的实现:

FIFO(先进先出)

LIFO(后进先出)

LRU (最近最少使用机制)

MRU (最近最多使用机制)

LFU (最小频率使用机制)

RR (随机替换机制)

解释一下,避免产生混淆,我在使用时就产生的歧义,后来通过小demo证实的!

LRU是删除最近最少使用的,保留最近最多使用的。

线路图:

层级缓存(多层级缓存)

支持缓存事件监听

获取缓存对象时的常规表示方法

获取缓存对象不存在时的回调处理支持

统计缓存

版本要求:

Python >= 3.4

安装:

pip install cacheout

通过创建一个缓存对象来开始了解:

# from cacheout import Cache# 如果选择LFUCache 就导入即可
from cacheout import LFUCache
cache = LFUCache()

默认的缓存的大小为256,默认存活时间是关闭的,这些属性可以如下设置:

cache = Cache(maxsize=256, ttl=0, timer=time.time, default=None) 

设置一个缓存可以通过cache.set():

cache.set(1, 'foobar')

获取缓存键的值通过:cache.get():

ret = cache.get(1)# 'foobar'

可以为每个键值对设置存活过期时间:

cache.set(3, {'data': {}}, ttl=1)
assert cache.get(3) == {'data': {}}
time.sleep(1)
assert cache.get(3) is None

为缓存函数提供了键值对的存活时间:

@cache.memoize()
def func(a, b):   pass

函数解除缓存:

@cache.memoize()
def func(a, b):   passfunc.uncached(1, 2)

复制机制:

assert cache.copy() == {1: 'foobar', 2: ('foo', 'bar', 'baz')}

删除缓存中的一个键值对

cache.delete(1)
assert cache.get(1) is None

清除整个缓存:

cache.clear()
assert len(cache) == 0

为get、set、delete设置了批量方法:

# 设置
cache.set_many({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3})
# 获取
assert cache.get_many(['a', 'b', 'c']) 
# 删除cache.delete_many(['a', 'b', 'c'])
assert cache.count()

重置已经初始化的缓存对象

cache.configure(maxsize=1000, ttl=5 * 60)

通过cache.keys(), cache.values(), and cache.items()获取所有的键、值、以及键值对:

cache.set_many({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3})
assert list(cache.keys()) == ['a', 'b', 'c']
assert list(cache.values()) == [1, 2, 3]
assert list(cache.items()) == [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]

迭代整个缓存的键:

for key in cache:print(key, cache.get(key))# 'a' 1# 'b' 2# 'c' 3

检测键是否还存在于缓存中通过cache.has() and key in cache方法:

assert cache.has('a')
assert 'a' in cache

通过使用CacheManager来管理多个缓存对象:

from cacheout import CacheManager, LFUCache# 设置多个缓存, 并设置缓存机制
cacheman = CacheManager({'a': {'maxsize': 100},'b': {'maxsize': 200, 'ttl': 900},'c':{} },cache_class= LFUCache)cacheman['a'].set('key1', 'value1')
value = cacheman['a'].get('key')cacheman['b'].set('key2', 'value2')
assert cacheman['b'].maxsize == 200
assert cacheman['b'].ttl == 900cacheman['c'].set('key3', 'value3')cacheman.clear_all()
for name, cache in cacheman:assert name in cachemanassert len(cache) == 0

总结:
1、建立在内存上,其处理速度由于redis,等同于内存
2、可以设置过期时间,以及缓存容量大小,控制占用内存的大小
3、可以选择适合自己的机制,进一步优化优先策略,优于内存

Git代码: 公众号后台回复 python_sanic

 

这篇关于Python缓存神奇库cacheout全解,优于内存的性能的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


原文地址:
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.chinasem.cn/article/960726

相关文章

使用Python删除Excel中的行列和单元格示例详解

《使用Python删除Excel中的行列和单元格示例详解》在处理Excel数据时,删除不需要的行、列或单元格是一项常见且必要的操作,本文将使用Python脚本实现对Excel表格的高效自动化处理,感兴... 目录开发环境准备使用 python 删除 Excphpel 表格中的行删除特定行删除空白行删除含指定

MySQL 多列 IN 查询之语法、性能与实战技巧(最新整理)

《MySQL多列IN查询之语法、性能与实战技巧(最新整理)》本文详解MySQL多列IN查询,对比传统OR写法,强调其简洁高效,适合批量匹配复合键,通过联合索引、分批次优化提升性能,兼容多种数据库... 目录一、基础语法:多列 IN 的两种写法1. 直接值列表2. 子查询二、对比传统 OR 的写法三、性能分析

Python通用唯一标识符模块uuid使用案例详解

《Python通用唯一标识符模块uuid使用案例详解》Pythonuuid模块用于生成128位全局唯一标识符,支持UUID1-5版本,适用于分布式系统、数据库主键等场景,需注意隐私、碰撞概率及存储优... 目录简介核心功能1. UUID版本2. UUID属性3. 命名空间使用场景1. 生成唯一标识符2. 数

Linux系统性能检测命令详解

《Linux系统性能检测命令详解》本文介绍了Linux系统常用的监控命令(如top、vmstat、iostat、htop等)及其参数功能,涵盖进程状态、内存使用、磁盘I/O、系统负载等多维度资源监控,... 目录toppsuptimevmstatIOStatiotopslabtophtopdstatnmon

Python办公自动化实战之打造智能邮件发送工具

《Python办公自动化实战之打造智能邮件发送工具》在数字化办公场景中,邮件自动化是提升工作效率的关键技能,本文将演示如何使用Python的smtplib和email库构建一个支持图文混排,多附件,多... 目录前言一、基础配置:搭建邮件发送框架1.1 邮箱服务准备1.2 核心库导入1.3 基础发送函数二、

Python包管理工具pip的升级指南

《Python包管理工具pip的升级指南》本文全面探讨Python包管理工具pip的升级策略,从基础升级方法到高级技巧,涵盖不同操作系统环境下的最佳实践,我们将深入分析pip的工作原理,介绍多种升级方... 目录1. 背景介绍1.1 目的和范围1.2 预期读者1.3 文档结构概述1.4 术语表1.4.1 核

基于Python实现一个图片拆分工具

《基于Python实现一个图片拆分工具》这篇文章主要为大家详细介绍了如何基于Python实现一个图片拆分工具,可以根据需要的行数和列数进行拆分,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 简单介绍先自己选择输入的图片,默认是输出到项目文件夹中,可以自己选择其他的文件夹,选择需要拆分的行数和列数,可以通过

Python中反转字符串的常见方法小结

《Python中反转字符串的常见方法小结》在Python中,字符串对象没有内置的反转方法,然而,在实际开发中,我们经常会遇到需要反转字符串的场景,比如处理回文字符串、文本加密等,因此,掌握如何在Pyt... 目录python中反转字符串的方法技术背景实现步骤1. 使用切片2. 使用 reversed() 函

Python中将嵌套列表扁平化的多种实现方法

《Python中将嵌套列表扁平化的多种实现方法》在Python编程中,我们常常会遇到需要将嵌套列表(即列表中包含列表)转换为一个一维的扁平列表的需求,本文将给大家介绍了多种实现这一目标的方法,需要的朋... 目录python中将嵌套列表扁平化的方法技术背景实现步骤1. 使用嵌套列表推导式2. 使用itert

使用Docker构建Python Flask程序的详细教程

《使用Docker构建PythonFlask程序的详细教程》在当今的软件开发领域,容器化技术正变得越来越流行,而Docker无疑是其中的佼佼者,本文我们就来聊聊如何使用Docker构建一个简单的Py... 目录引言一、准备工作二、创建 Flask 应用程序三、创建 dockerfile四、构建 Docker