Python中不同緩存組件的使用場景和樣例

在項目開發(fā)中，我們經(jīng)常需要存儲每一步檢查的中間結(jié)果，并最終將結(jié)果匯總并寫入文件。在中間結(jié)果的存儲中，我們需要權衡不同方案，以選擇最適合的緩存組件。以下是Python中可用的緩存組件以及它們的使用場景和樣例。

Python中的緩存分類包括內(nèi)存緩存、本地文件緩存和分布式緩存。根據(jù)具體需求和使用場景，選擇合適的緩存組件對于項目的性能和效率至關重要。

內(nèi)存緩存是最簡單的一種緩存方法，適用于小規(guī)模的數(shù)據(jù)緩存。使用 functools.lru_cache 可以對函數(shù)結(jié)果進行緩存。例如：

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def expensive_function(param1, param2):
    # 進行一些耗時的操作
    return result

如果緩存的數(shù)據(jù)較大，或者需要跨進程共享緩存，可以使用文件系統(tǒng)緩存庫，例如 diskcache 。示例：

import diskcache as dc

cache = dc.Cache('/tmp/mycache')

@cache.memoize(expire=3600)
def expensive_function(param1, param2):
    # 進行一些耗時的操作
    return result

對于需要跨多個應用實例共享緩存的數(shù)據(jù)，可以使用Redis這樣的分布式緩存系統(tǒng)。示例：

import redis
import pickle

r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)

def expensive_function(param1, param2):
    key = f"{param1}_{param2}"
    cached_result = r.get(key)
    if cached_result:
        return pickle.loads(cached_result)
    
    result = # 進行一些耗時的操作
    r.set(key, pickle.dumps(result), ex=3600)  # 設置緩存過期時間為1小時
    return result

根據(jù)具體需求和使用場景選擇合適的內(nèi)存緩存組件。對于簡單的緩存需求，可以使用 functools.lru_cache 或 cachetools 。對于Web應用， django.core.cache 和 Flask-Caching 是不錯的選擇。對于HTTP請求緩存，可以使用 requests_cache 。對于科學計算， joblib.Memory 是一個好選擇。

在項目中，綜合考量最終決定選擇 作為緩存組件。以下是 的使用示例：

1. 安裝

pip install cachetools

2. 實現(xiàn)緩存工具類

from cachetools import LRUCache
from cachetools import Cache
from siada.cr.logger.logger import logger

class CacheUtils:
    """
    緩存工具類
    """

    def __init__(self, cache: Cache = None):
        self.cache = cache if cache else LRUCache(maxsize=100)

    def get_value(self, cache_key: str):
        value = self.cache.get(cache_key, None)
        if value is not None:
            logger.info(f"Cache hit for key: {cache_key}")
        else:
            logger.info(f"Cache miss for key: {cache_key}")
        return value

    def set_key_value(self, cache_key: str, value):
        self.cache[cache_key] = value
        logger.info(f"Set cache key: {cache_key} with value: {value}")

    def set_key_list(self, cache_key: str, value):
        v = self.cache.get(cache_key, None)
        if v is not None:
            v.append(value)
        else:
            self.cache[cache_key] = [value]

    def clear_cache(self):
        self.cache.clear()

# TODO 如果后續(xù)生成過程改為多線程并發(fā)，需考慮數(shù)據(jù)競爭問題
cache = CacheUtils()

在項目中使用 作為緩存組件，可以更好地管理中間結(jié)果的存儲，提高項目的性能和效率。

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