有Python缓存库吗？

我正在寻找Python缓存库，但到目前为止找不到任何东西。我需要一个简单dict的类似接口，可以在其中设置密钥及其有效期，并将其重新缓存。有点像：

cache.get(myfunction, duration=300)

它将从缓存中为我提供该项目（如果存在），或者调用该函数并将其存储（如果它不存在或已过期）。有人知道这样吗？

看一下烧杯：

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• 缓存文档
• 关于将Beaker与Django结合使用的快速入门好文章（但在其他任何应用程序中也很有用）

在Python 3.2中，您可以使用functools库中的装饰器@lru_cache。这是最近使用过的高速缓存，因此其中的项目没有过期时间，但是作为快速破解，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)

您还可以查看Memoize装饰器。您可能无需做太多修改就可以使它完成您想做的事情。

Joblib https://joblib.readthedocs.io支持Memoize模式中的缓存功能。通常，这种想法是缓存计算上昂贵的功能。

>>> 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)

您也可以做一些花哨的事情，例如在函数上使用@ memory.cache装饰器。该文档位于此处：https : //joblib.readthedocs.io/en/latest/generation/joblib.Memory.html

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

它不是memcached的，但是看起来更简单，并且可能满足您的需求。

我认为python memcached API是流行的工具，但我自己并未使用过它，也不确定它是否支持您所需的功能。

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)

您可以使用我的简单解决方案来解决该问题。这真的很简单，没有花哨：

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]

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

希望代码是不言而喻的，但是，如果不是，就更不用说了，高速缓存正在作为其c-tor参数之一传递给翻译函数。依次用于生成有关输入的缓存输出。

希望能帮助到你

尝试使用redis，它是应用程序以原子方式共享数据或如果您具有某种Web服务器平台的最干净，最简单的解决方案之一。它非常容易设置，您将需要一个python redis客户端http://pypi.python.org/pypi/redis

查看pypi 上的gocept.cache，管理超时。

该项目旨在提供“为人类提供缓存”（尽管似乎相当未知）

来自项目页面的一些信息：

安装

点安装缓存

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()

查看bda.cache http://pypi.python.org/pypi/bda.cache-使用ZCA并经过zope和bfg的测试。

keyring是最好的python缓存库。您可以使用

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

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

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