有Python缓存库吗?[闭门]

在Python3.2中,您可以使用decorator @lru_cache 从functools库中。 它是最近使用的缓存,因此其中的项目没有过期时间,但作为一种快速攻击,它非常有用。

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=256)
def f(x):
  return x*x

for x in range(20):
  print f(x)
for x in range(20):
  print f(x)

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你也可以看看 Memoize decorator . 你可能不需要太多的修改就可以让它做你想做的事情。

还没有人提到搁置。 https://docs.python.org/2/library/shelve.html

它不是memcached,但看起来更简单,可能适合您的需要。

乔布里 https://joblib.readthedocs.io 支持Memoize模式中的缓存功能。主要的想法是缓存计算代价高昂的函数。

>>> from joblib import Memory
>>> mem = Memory(cachedir='/tmp/joblib')
>>> import numpy as np
>>> square = mem.cache(np.square)
>>> 
>>> a = np.vander(np.arange(3)).astype(np.float)
>>> b = square(a)                                   
________________________________________________________________________________
[Memory] Calling square...
square(array([[ 0.,  0.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.],
       [ 4.,  2.,  1.]]))
___________________________________________________________square - 0...s, 0.0min

>>> c = square(a)

您还可以在函数上使用@memory.cache decorator等奇特功能。文件如下: https://joblib.readthedocs.io/en/latest/generated/joblib.Memory.html

the python memcached API 是流行的工具,但我自己没有使用过,也不确定它是否支持您需要的功能。

import time

class CachedItem(object):
    def __init__(self, key, value, duration=60):
        self.key = key
        self.value = value
        self.duration = duration
        self.timeStamp = time.time()

    def __repr__(self):
        return '<CachedItem {%s:%s} expires at: %s>' % (self.key, self.value, time.time() + self.duration)

class CachedDict(dict):

    def get(self, key, fn, duration):
        if key not in self \
            or self[key].timeStamp + self[key].duration < time.time():
                print 'adding new value'
                o = fn(key)
                self[key] = CachedItem(key, o, duration)
        else:
            print 'loading from cache'

        return self[key].value



if __name__ == '__main__':

    fn = lambda key: 'value of %s  is None' % key

    ci = CachedItem('a', 12)
    print ci 
    cd = CachedDict()
    print cd.get('a', fn, 5)
    time.sleep(2)
    print cd.get('a', fn, 6)
    print cd.get('b', fn, 6)
    time.sleep(2)
    print cd.get('a', fn, 7)
    print cd.get('b', fn, 7)

你可以用我的简单方法解决这个问题。这真是直截了当,没有什么特别之处:

class MemCache(dict):
    def __init__(self, fn):
        dict.__init__(self)
        self.__fn = fn

    def __getitem__(self, item):
        if item not in self:
            dict.__setitem__(self, item, self.__fn(item))
        return dict.__getitem__(self, item)

mc = MemCache(lambda x: x*x)

for x in xrange(10):
    print mc[x]

for x in xrange(10):
    print mc[x]

它确实缺少过期函数性,但您可以通过在MemCache c-tor中指定特定规则来轻松扩展它。

希望代码是足够自解释的,但如果不是的话,只需提及,缓存正在作为其c-tor参数之一传递一个转换函数。它反过来用于生成有关输入的缓存输出。

试试redis,它是应用程序以原子方式共享数据或使用web服务器平台共享数据的最干净、最简单的解决方案之一。它非常容易安装,您将需要一个python redis客户端 http://pypi.python.org/pypi/redis

看看 gocept.cache 在pypi上,管理超时。

这 project

项目页面中的一些信息:

pip安装缓存

用法:

import pylibmc
from cache import Cache

backend = pylibmc.Client(["127.0.0.1"])

cache = Cache(backend)

@cache("mykey")
def some_expensive_method():
    sleep(10)
    return 42

# writes 42 to the cache
some_expensive_method()

# reads 42 from the cache
some_expensive_method()

# re-calculates and writes 42 to the cache
some_expensive_method.refresh()

# get the cached value or throw an error
# (unless default= was passed to @cache(...))
some_expensive_method.cached()

看看bda.cache http://pypi.python.org/pypi/bda.cache

ExpiringDict是另一个选项:

https://pypi.org/project/expiringdict/

keyring.set_password("service","jsonkey",json_res)

json_res= keyring.get_password("service","jsonkey")

json_res= keyring.core.delete_password("service","jsonkey")