Stockpyle. Ein einfacher mehrschichtiger Speicher- und Caching-API
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Stockpyle. Ranking & Zusammenfassung

Stockpyle. Stichworte

Lager Python-Bibliothek Caching Multi-Layer-Speicher Caching-API Multi-Layered.

Stockpyle. Beschreibung

Ein einfacher mehrschichtiger Lager- und Zwischenspeicher-API stockpyle ist ein Python-Modul, das eine einfache Möglichkeit bietet, eine Reihe von Speichercontainern zur Erstellung eines einfachen Write-Through-Cache-Speicherplatzes bereitzustellen Stockpyle Import Multistore, Memcachestore, ProzessMemoryStore # Instantiate the MultiStore als Write-Through CachePM = COICEMEMORYSTORE () MC = Memcachestore (Server = ) Store = Multistore () # Deklarieren Sie eine Klasse ist einzigartig für jede (bar, zap) combinationclass foo (objekt): __stockpyle_keys__ = def __init __ (self, bar, zap): self. bar = bar self.zap = zap # Erstellen und speichern Sie ein Foo mit dem MultistoreBJ = Foo (bar = 444, zap = 888) speichern (bar = 444, zap = 888) speichern (obj) # Abrufen eines foo aus dem Speicher, basierend auf der (bar-, zap) -Kombination # Dies wird zuerst den lokalen Speichercache treffen und vermeidet Memcache #, da das Objekt bereits zwischengespeichert ist, dass Thererathratured_OBJ = speichern.get (foo, {"bar": 444, "zap": 888}) Dieses Beispiel ist nicht diese Interes Ting, da wir zwei Caches verwenden. Lassen Sie uns einen tun, der sqlalchemy Objekte unterstützt: von stockpyle.stores Import Multistore, SQLALCHEMYSTORE, Memcachestore, ProzessMemoryStorePM = ProzessMemorystore () MC = Memcachestore (Server = ) sa = sqlalchemystore () speichern = Multistore ( Schicht. Nachfolgender GETRENT wird der Prozessspeicher versucht, dann in Memcache versucht und schließlich die Datenbank überprüfen. Möglicherweise möchten Sie beispielsweise den Prozessspeicher, der schnell abläuft, jedoch ein wenig länger dauert, da Sie tatsächlich auf mehreren Maschinen konsistent halten können. Dieses Beispiel zwingt Foo-Objekte, die aggressiver aus dem lokalen Speicher abgelaufen sind als MEMCACHED: PM = Prozessmemorystore () MC = Memcachestore (Server = ) SA = SQLALCHEMYSTORE () Store = Multistore ( ) # Foo-Objekte dauern 60 Sekunden im lokalen Speicher, und 5 Minuten in memcachepm.configure (Klassen = , Lebensdauer = 60) MC.Configure (Klassen = , Lebensdauer = 5 * 60) Möchten Sie a Bündel Gegenstände? Verwenden Sie batch_get: obj1, obj2, obj2, obj3 = speichern.batch_get (foo, ) Möchten Sie ein paar Objekte speichern? Batch_put verwenden: obj1 = foo (111, 777) obj2 = foo (222, 888) obj3 = foo (333, 999) speichern.batch_put () Löschen von Objekten ist einfach (Batch-Löschungen in Kürze): speichern , foo, bar): self.foo = foo self.bar = bar # binden an ein speicher objektstore = processmemorystore () bar.bind (store) # speichern ein objektobj = bar (111, 777) obj.put () # Ein objektObj = bar.get ({"foo", "bar"}) # löschen Sie einen objektobj.delete () # Batched getObj1, obj2 = bar.batched_get () Anforderungen: · Python

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