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Python使用内存缓存实例分享

作者:python学习者0

Python中的内存缓存是一种将计算结果存储在内存中,以便在后续调用时快速获取结果的技术。通过使用装饰器和字典等数据结构,可以轻松实现内存缓存功能,提高程序的执行效率。

在编写Python应用程序时,缓存很重要。使用缓存来避免重新处理数据或访问一个缓慢的数据库可以提高你的性能。

在Python中,我们可以使用memcached 模块来在我们的脚本中加入内存缓存。本文将讨论准备内存缓存操作和主要的memcached 使用。

我们还将学习使用Pythoncache 和set 的高级模式。

安装Memcached 模块

Memcached 包可用于许多平台:

一旦安装完毕,可以通过调用memcached 命令来启动memcached :

 memcached

使用Python设置和获取缓存值

如果你从来没有使用过memcached 包,就可以直接掌握它。此外,它还可以通过网络访问一个相当大的词汇表。

这个字典在几个方面与传统的 Python 字典不同,主要是:

因此,set 和get 是处理memcached 的两个基本程序。正如我们所想象的那样,它们被用来给一个键一个值或从一个键获得一个值。

下面的代码演示了如何在你的Python应用程序中利用memcached 作为一个网络分布式的缓存:

import memcache
mcobject = memcache.Client(['127.0.0.1:11212'], debug=0)
mcobject.set("some_key", "Some value")
value = mc.get("some_key")
mcobject.set("another_key", 3)
mcobject.delete("another_key")
mcobject.set("key", "1")
mcobject.incr("key")
mcobject.decr("key")
#Python小白学习交流

memcached 网络协议是直接的。由于其闪电般的实现,存储那些原本需要很长时间才能计算或从数据的正则源获得的数据是很有优势的。

虽然简单明了,但这个例子允许在网络上存储key-value 图元,并通过你的应用程序的多个分布式运行副本来访问它们。

这个过程是简单而强大的。而且它是优化你的应用程序的重要第一步。

到此这篇关于Python使用内存缓存实例分享的文章就介绍到这了,更多相关Python中使用内存缓存内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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