Python-Cache-Bibliothek

1. Cache-Bibliothek
2. Nützliche Caching-Bibliotheken in Python
3. Alternative Cache-Bibliotheken in Python
4. Abschluss

Der Cache ist eine Art Speicher, der Daten für den schnellen Zugriff speichern kann. Es ist ein kleiner, schneller Speicher, der häufig aufgerufene Daten enthält.

Der Cache ist wichtig, da er dazu beitragen kann, die Leistung eines Systems zu verbessern, indem er die Anzahl der Zugriffe des Systems auf den langsamen Hauptspeicher reduziert.

Cache-Bibliothek

Eine Cache-Bibliothek ist eine Python-Bibliothek, die eine Möglichkeit bietet, Daten im Arbeitsspeicher zwischenzuspeichern. Es kann verwendet werden, um den Zugriff auf häufig aufgerufene Daten zu beschleunigen oder die Anzahl der aus einem Backend-Speicher abgerufenen Daten zu verringern.

Cache-Bibliotheken bieten normalerweise eine einfache API, mit der Entwickler Daten im Cache speichern und abrufen können.

Arten von Cache-Bibliotheken

Es stehen zwei Arten von Cache-Bibliotheken zur Verfügung:

1. Die Standard-Cache-Bibliothek
2. Und die leistungsstarke Cache-Bibliothek

Jeder Typ hat Vor- und Nachteile, die bei der Entscheidung für die Verwendung geprüft werden sollten.

Die Standard-Cache-Bibliothek ist die am weitesten verbreitete und mit den meisten Systemen kompatibel. Es ist jedoch nicht so schnell wie die Hochleistungs-Cache-Bibliothek und bietet nicht so viel Schutz vor Datenverlust.

Die Hochleistungs-Cache-Bibliothek ist viel schneller als der Standard und bietet mehr Schutz vor Datenverlust. Es ist jedoch nicht so weit kompatibel mit Systemen und kann schwieriger zu verwenden sein.

Nützliche Caching-Bibliotheken in Python

Eine Cache-Bibliothek ist eine Sammlung von Routinen, die verwendet werden, um den Cache zu verwalten. Die Cache-Bibliothek bietet dem System eine Möglichkeit, auf die Daten im Cache zuzugreifen, und sie bietet auch eine Möglichkeit, den Cache zu verwalten.

Python ist eine universelle Sprache, die für verschiedene Programmieraufgaben verwendet werden kann. Als solches stehen mehrere verschiedene Caching-Bibliotheken zur Verfügung, um den Anforderungen anderer Anwendungen gerecht zu werden.

Die nützlichsten Caching-Bibliotheken für Python werden in den folgenden Abschnitten besprochen.

Redis-Cache-Bibliothek in Python

Redis ist eine leistungsstarke In-Memory-Caching-Bibliothek, die viele Datenstrukturen unterstützt. Es ist schnell und skalierbar und somit ideal für Anwendungen mit hohem Datenverkehr.

Redis ist ein Open-Source-In-Memory-Datenstrukturspeicher, der als Datenbank, Cache und Nachrichtenbroker verwendet werden kann.

Um die Cache-Bibliothek Redis mit Python zu verwenden, müssen Sie die Bibliothek Redis-py installieren, eine Python-Schnittstelle zum Schlüsselwertspeicher Redis. Nachdem Sie die Bibliothek Redis-py installiert haben, können Sie sich mit folgendem Code mit einem Redis-Server verbinden.

Beispielcode:

import redis

r = redis.Redis(host="localhost", port=6379, db=0)

Der obige Code stellt eine Verbindung zu einem Redis-Server her, der auf localhost auf Port 6379 läuft. Der Redis-Server verwendet die Datenbank 0.

Sobald Sie mit dem Redis-Server verbunden sind, können Sie den Redis-Cache verwenden. Sie können beispielsweise wie folgt ein Schlüssel-Wert-Paar im Cache festlegen:

r.set("foo", "bar")

Den Wert des Schlüssels foo können Sie dann wie folgt aus dem Cache abrufen:

r.get("foo")

Der Wert des Schlüssels foo wird als String zurückgegeben.

lru_cache-Bibliothek in Python

Die Bibliothek lru_cache ist ein hervorragendes Werkzeug zum Zwischenspeichern von Daten in Python. Es ist einfach zu handhaben und kann bei der Leistungssteigerung sehr hilfreich sein.

Diese Bibliothek funktioniert, indem sie einen Cache mit kürzlich verwendeten Daten im Speicher hält, sodass sie beim nächsten Mal, wenn sie benötigt werden, leicht zugänglich sind. Dies kann eine großartige Möglichkeit sein, die Geschwindigkeit Ihres Python-Codes zu verbessern.

Beispielcode:

from functools import lru_cache


@lru_cache(maxsize=256)
def f(x):
    return x * x


for x in range(4):
    print(f(x))

print("")

for x in range(4):
    print(f(x))

Ausgang:

0
1
4
9

0
1
4
9

Alternative Cache-Bibliotheken in Python

Einige andere Python-Cache-Bibliotheken sind die folgenden.

1. Memcached ist eine weitere beliebte In-Memory-Caching-Lösung. Es ist einfach zu bedienen und verfügt über eine Vielzahl von Funktionen. Python-Memcached ist ein Wrapper um die berühmte Memcached-Bibliothek; es erleichtert die Verwendung von Memcached in Python-Anwendungen.
2. pylibmc ist ein hochperformanter Memcached-Client in reinem Python. Es ist schnell und skalierbar und somit ideal für Anwendungen mit hohem Datenverkehr.
3. Django Cache Machine ist eine Caching-Bibliothek für Django-Anwendungen. Es ist sehr effizient und bietet eine Vielzahl von Funktionen.
4. Flask-Cache ist eine Caching-Erweiterung für Flask-Anwendungen. Es ist mühelos zu bedienen und bietet eine Vielzahl von Funktionen.

Abschluss

Der Cache wird typischerweise als Hardwaregerät implementiert, kann aber auch in Software implementiert werden. Der in Software implementierte Cache wird üblicherweise als Cache-Bibliothek bezeichnet.

Eine Caching-Bibliothek ist unerlässlich, um die Leistung Ihrer Python-Anwendungen zu verbessern. Das Python-Cache-Paket ist ein sehr leichtes Paket, das zur Beschleunigung von Anwendungen verwendet wird.

Nicht alle Caching-Bibliotheken sind gleich. Wählen Sie diejenige, die perfekt zu Ihrem Projekt passt.