파이썬 캐시 라이브러리

1. 캐시 라이브러리
2. Python의 유용한 캐싱 라이브러리
3. Python의 대체 캐시 라이브러리
4. 결론

캐시는 빠른 액세스를 위해 데이터를 저장할 수 있는 일종의 메모리입니다. 자주 액세스하는 데이터를 저장하는 작고 빠른 메모리입니다.

캐시는 시스템이 느린 주 메모리에 액세스해야 하는 횟수를 줄여 시스템 성능을 향상시키는 데 도움이 되기 때문에 필수적입니다.

캐시 라이브러리

캐시 라이브러리는 데이터를 메모리에 캐시하는 방법을 제공하는 Python 라이브러리입니다. 자주 액세스하는 데이터에 대한 액세스 속도를 높이거나 백엔드 저장소에서 검색되는 데이터 수를 줄이는 데 활용할 수 있습니다.

캐시 라이브러리는 일반적으로 개발자가 캐시에서 데이터를 저장하고 검색할 수 있는 간단한 API를 제공합니다.

캐시 라이브러리의 유형

사용할 수 있는 두 가지 유형의 캐시 라이브러리가 있습니다.

1. 표준 캐시 라이브러리
2. 그리고 고성능 캐시 라이브러리

모든 유형에는 사용할 항목을 결정할 때 확인해야 하는 장단점이 있습니다.

표준 캐시 라이브러리는 가장 널리 사용되며 대부분의 시스템과 호환됩니다. 그러나 고성능 캐시 라이브러리만큼 빠르지 않으며 데이터 손실에 대해 많은 보호를 제공하지 않습니다.

고성능 캐시 라이브러리는 표준보다 훨씬 빠르며 데이터 손실에 대해 더 많은 보호를 제공합니다. 그러나 시스템과 널리 호환되지 않으며 사용하기가 더 어려울 수 있습니다.

Python의 유용한 캐싱 라이브러리

캐시 라이브러리는 캐시를 관리하는 데 사용되는 루틴 모음입니다. 캐시 라이브러리는 시스템이 캐시의 데이터에 액세스하는 방법을 제공하고 캐시를 관리하는 방법도 제공합니다.

Python은 다양한 프로그래밍 작업에 사용할 수 있는 범용 언어입니다. 따라서 다른 응용 프로그램의 요구 사항에 맞게 사용할 수 있는 여러 가지 캐싱 라이브러리가 있습니다.

Python에 가장 유용한 캐싱 라이브러리는 다음 섹션에서 설명합니다.

Python의 ‘Redis’ 캐시 라이브러리

‘Redis’는 많은 데이터 구조를 지원하는 강력한 인메모리 캐싱 라이브러리입니다. 빠르고 확장 가능하여 트래픽이 많은 애플리케이션에 이상적입니다.

‘Redis’는 데이터베이스, 캐시 및 메시지 브로커로 사용할 수 있는 오픈 소스 인 메모리 데이터 구조 저장소입니다.

Python에서 Redis 캐시 라이브러리를 사용하려면 Redis 키-값 저장소에 대한 Python 인터페이스인 Redis-py 라이브러리를 설치해야 합니다. Redis-py 라이브러리를 설치하면 다음 코드를 사용하여 Redis 서버에 연결할 수 있습니다.

예제 코드:

import redis

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

위의 코드는 포트 6379의 localhost에서 실행되는 Redis 서버에 연결됩니다. Redis 서버는 데이터베이스 0을 사용합니다.

Redis 서버에 연결되면 Redis 캐시 사용을 시작할 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같이 캐시에 키-값 쌍을 설정할 수 있습니다.

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

그런 다음 다음과 같이 캐시에서 foo 키 값을 검색할 수 있습니다.

r.get("foo")

foo 키의 값은 문자열로 반환됩니다.

Python의 lru_cache 라이브러리

lru_cache 라이브러리는 Python에서 데이터를 캐싱하기 위한 훌륭한 도구입니다. 작업하기 쉽고 성능 향상에 매우 도움이 될 수 있습니다.

이 라이브러리는 최근에 사용한 데이터의 캐시를 메모리에 보관하여 작동하므로 다음에 필요할 때 쉽게 액세스할 수 있습니다. 이것은 Python 코드의 속도를 향상시키는 좋은 방법이 될 수 있습니다.

예제 코드:

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))

출력:

0
1
4
9

0
1
4
9

Python의 대체 캐시 라이브러리

다른 Python 캐시 라이브러리는 다음과 같습니다.

1. Memcached는 인기 있는 또 다른 인메모리 캐싱 솔루션입니다. 작업이 간단하고 다양한 기능이 있습니다. Python-Memcached는 유명한 Memcached 라이브러리를 둘러싼 래퍼입니다. Python 애플리케이션에서 Memcached를 더 쉽게 사용할 수 있습니다.
2. pylibmc는 순수 Python의 고성능 Memcached 클라이언트입니다. 빠르고 확장 가능하여 트래픽이 많은 애플리케이션에 이상적입니다.
3. Django Cache Machine은 Django 애플리케이션용 캐싱 라이브러리입니다. 매우 효율적이며 다양한 기능을 제공합니다.
4. Flask-Cache는 Flask 애플리케이션을 위한 캐싱 확장입니다. 사용이 간편하고 다양한 기능을 제공합니다.

결론

캐시는 일반적으로 하드웨어 장치로 구현되지만 소프트웨어로도 구현될 수 있습니다. 소프트웨어에 구현된 캐시는 일반적으로 캐시 라이브러리라고 합니다.

캐싱 라이브러리는 Python 애플리케이션의 성능을 향상시키는 데 필수적입니다. Python 캐시 패키지는 애플리케이션 속도를 높이는 데 사용되는 매우 가벼운 패키지입니다.

모든 캐싱 라이브러리가 동일한 것은 아닙니다. 프로젝트에 가장 적합한 것을 선택하십시오.