¿Hay una biblioteca de almacenamiento en caché de Python?

Question

Estoy buscando una biblioteca de caché de Python pero no puedo encontrar nada hasta el momento. Necesito una interfaz simple como dict, donde puedo establecer las claves y su vencimiento y recuperarlas en caché. Una especie de algo como:

cache.get(myfunction, duration=300) 

que me dará el elemento de la caché si existe o llamar a la función y almacenarla si no lo hace o ha caducado. ¿Alguien sabe algo como esto?

Answer 1

Tome un vistazo a Vaso:

• Home Page
• Caching Documentation
• Good quick-start article about using Beaker with Django (but useful in any other apps too)

Answer 2

Creo the python memcached API es la herramienta frecuente, pero no he utilizado yo mismo y no soy seguro si es compatible con las características que necesita.

Answer 3

import time 

class CachedItem(object): 
    def __init__(self, key, value, duration=60): 
     self.key = key 
     self.value = value 
     self.duration = duration 
     self.timeStamp = time.time() 

    def __repr__(self): 
     return '<CachedItem {%s:%s} expires at: %s>' % (self.key, self.value, time.time() + self.duration) 

class CachedDict(dict): 

    def get(self, key, fn, duration): 
     if key not in self \ 
      or self[key].timeStamp + self[key].duration < time.time(): 
       print 'adding new value' 
       o = fn(key) 
       self[key] = CachedItem(key, o, duration) 
     else: 
      print 'loading from cache' 

     return self[key].value 



if __name__ == '__main__': 

    fn = lambda key: 'value of %s is None' % key 

    ci = CachedItem('a', 12) 
    print ci 
    cd = CachedDict() 
    print cd.get('a', fn, 5) 
    time.sleep(2) 
    print cd.get('a', fn, 6) 
    print cd.get('b', fn, 6) 
    time.sleep(2) 
    print cd.get('a', fn, 7) 
    print cd.get('b', fn, 7) 

Answer 4

También puede echar un vistazo a la Memoize decorator. Probablemente puedas lograr que haga lo que quieras sin demasiadas modificaciones.

Answer 5

Mira gocept.cache

Answer 6

Mira bda.cache http://pypi.python.org/pypi/bda.cache - ZCA utiliza y se prueba con Zope y BFG.

Answer 7

Pruebe redis, es una de las soluciones más sencillas y limpias para que las aplicaciones compartan datos de forma atómica o si tiene alguna plataforma de servidor web. Es muy fácil de configurar, necesitará un cliente python redis http://pypi.python.org/pypi/redis

Answer 8

Puede usar mi solución simple para el problema. Que es realmente sencillo, nada del otro mundo:

class MemCache(dict): 
    def __init__(self, fn): 
     dict.__init__(self) 
     self.__fn = fn 

    def __getitem__(self, item): 
     if item not in self: 
      dict.__setitem__(self, item, self.__fn(item)) 
     return dict.__getitem__(self, item) 

mc = MemCache(lambda x: x*x) 

for x in xrange(10): 
    print mc[x] 

for x in xrange(10): 
    print mc[x] 

De hecho, carece de funcionalidad de caducidad, pero se puede ampliar fácilmente con la especificación de una regla particular en Memcache c-tor.

El código de esperanza es bastante fácil de entender, pero si no, solo mencionar que a esa caché se le está pasando una función de traducción como uno de sus parámetros c-tor. Se usa a su vez para generar salida en caché con respecto a la entrada.

creo que sirve

Answer 9

JOBLIBhttp://packages.python.org/joblib/ es compatible con funciones de almacenamiento en caché en el patrón memoize. En su mayoría, la idea es almacenar en caché las funciones computacionalmente costosas.

>>> from joblib import Memory 
>>> mem = Memory(cachedir='/tmp/joblib') 
>>> import numpy as np 
>>> square = mem.cache(np.square) 
>>> 
>>> a = np.vander(np.arange(3)).astype(np.float) 
>>> b = square(a)         
________________________________________________________________________________ 
[Memory] Calling square... 
square(array([[ 0., 0., 1.], 
     [ 1., 1., 1.], 
     [ 4., 2., 1.]])) 
___________________________________________________________square - 0...s, 0.0min 

>>> c = square(a) 

También puede hacer cosas sofisticadas como usar el decorador @ memory.cache en las funciones. La documentación está aquí: http://packages.python.org/joblib/memory.html

Answer 10

keyring es la mejor biblioteca de caché de python. Puede utilizar

keyring.set_password("service","jsonkey",json_res) 

json_res= keyring.get_password("service","jsonkey") 

json_res= keyring.core.delete_password("service","jsonkey") 

Answer 11

Desde Python 3.2 se puede utilizar el decorador @lru_cache de la biblioteca functools. Es un último caché utilizado recientemente, por lo que no hay tiempo de caducidad para los elementos, pero como un hack rápido es muy útil.

from functools import lru_cache 

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

for x in range(20): 
    print f(x) 
for x in range(20): 
    print f(x) 

Answer 12

Nadie ha mencionado colgar todavía. https://docs.python.org/2/library/shelve.html

No está protegido, pero parece mucho más simple y puede satisfacer sus necesidades.