有Python缓存库吗？

问题描述 投票：0回答：16

我正在寻找一个Python缓存库，但目前还没有找到任何东西。我需要一个简单的类似 

dict
的界面，我可以在其中设置密钥及其过期时间并将它们重新缓存。有点像：

cache.get(myfunction, duration=300)

如果存在的话，它将从缓存中给我该项目；如果不存在或已过期，则调用该函数并存储它。有谁知道这样的事情吗？

python caching
16个回答
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从 Python 3.2 开始，您可以使用 functools 库中的装饰器 @lru_cache。 这是一个“最近最少使用”缓存，因此其中的项目没有过期时间，但作为一种快速破解，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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Memoize 装饰器
。你也许可以让它做你想做的事，而不需要太多修改。
    




      

      
      
      

      

        

          

            

              
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https://docs.python.org/2/library/shelve.html


它不是内存缓存，但看起来更简单，可能适合您的需求。

    





      

      
      
      

      

        

          

            

              
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Joblib
 https://joblib.readthedocs.io 支持 Memoize 模式中的缓存功能。大多数情况下，这个想法是缓存计算量大的函数。

>>> 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)




您还可以做一些奇特的事情，例如在函数上使用 @memory.cache 装饰器。文档在这里：
https://joblib.readthedocs.io/en/latest/ generated/joblib.Memory.html

    




      

      
      
      

      

        

          

            

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




      

      
      
      

      

        

          

            

              
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http://pypi.python.org/pypi/redis

    




      

      
      
      

      

        

          

            

              
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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]




它确实缺乏过期功能，但您可以通过在 MemCache c-tor 中指定特定规则来轻松扩展它。



希望代码足够不言自明，但如果不是，只需提及，该缓存正在传递一个转换函数作为其 c-tor 参数之一。它依次用于生成有关输入的缓存输出。



希望有帮助

    





      

      
      
      

      

        

          

            

              
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项目
旨在提供“人类缓存”
（不过好像还不太清楚）


项目页面的一些信息：


安装


pip 安装缓存


用途：


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()


    



      

      
      
      

      

        

          

            

              
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gocept.cache
，管理超时。
    




      

      
      
      

      

        

          

            

              
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http://pypi.python.org/pypi/bda.cache
 - 使用 ZCA 并使用 zope 和 bfg 进行测试。
    




      

      
      
      

      

        

          

            

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

    




      

      
      
      

      

        

          

            

              
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cacheout
 pypi 库。
它允许为所有键或特定键设置缓存超时（TTL），并在需要时获取特定键的值。


希望这有帮助！

    





      

      
      
      

      

        

          

            

              
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cachebox 库。这比其他库要快得多（请参阅benchmark）并且支持 7 种缓存实现。
它有你想要的。这个图书馆称之为 
VTTLCache
:
from cachebox import VTTLCache
import time

cache = VTTLCache(maxsize=256)
cache.insert(key, value, ttl=300)

assert cache.get(key) is not None

time.sleep(300)

assert cache.get(key) is None


    



      

      
      
      

      

        

          

            

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

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

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


    

      

      
    

  

  

    
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