python简单缓存系统 && python装饰器自动缓存.zip

# 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](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 ```python 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](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