python装饰器自动缓存系统(autocache.py)

说明

• 这是一个函数装饰器，用来给函数增加缓存。
• 程序根据函数名和参数自动缓存，可以设置缓存时间(秒)。
• 只要函数名和参数完全相同并且缓存时间没到，则直接返回缓存里面的值。否则执行函数，再将结果缓存。

使用方法

参考 test_autocache.py

优点

• 使用简单方便，直接在要缓存的函数前加装饰器即可
• 根据函数名和参数进行缓存，更加智能

存在问题

• 函数的缓存时间只能在函数定义的时候设置一次
• 缓存存在内存里，只能在程序结束时释放

python装饰器自动缓存系统(redis持久化)(autocache_redis.py)

和上面的装饰器自动缓存功能相同，增加redis，可以将数据持久化。

python键值缓存系统(cache.py)

说明

• 经典的键值缓存系统，类似于memcached，
• 通过set方法来将内容缓存起来， 可以设置生存时间。
• 通过get方法从缓存中获取数据，当然只有在生存时间内的内容才能被返回，超过了生存时间，直接返回None。
• 通过delete方法删除缓存，
• 通过clear方法清空缓存。

经典用法：

假设有一条python语句的执行时间很长，结果在一段时间内不会变化，我们可以对这条语句进行缓存。

例如：有一个sql查询要花费较长时间

result = sql()

然后我们可以用我的小缓存系统进行缓存处理，可以用下面的语句来替代

cache = Cache()
result = cache.get("sql_result")
if result is None:
    result = sql()
    cache.set(key='sql_result', data=result, age=10)

解释一下：首先从缓存中读取元素，如果在缓存中，直接从缓存中获得，如果缓存中没有，则执行sql查询并将结果存入缓存，并设置生存时间为10秒

其他用法

参考 test_cache.py

优点

• 直接对函数的返回值进行缓存，不依赖于具体函数
• 方法操作比较全面，能对具体的键值对进行操作

存在问题

• 用户自定义key，如果key相同则会覆盖原来的值
• 没有持久化，程序结束缓存删除