- 授权协议: GPL
- 开发语言: Python
- 操作系统: 跨平台
- 软件首页: https://bitbucket.org/qi/kpcache/overview
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软件介绍
鲲鹏网页缓存库(Python) - KPCache
特性:
无需后端数据库,直接操作文件系统(建议使用Ext4文件系统),速度快。
基于ZMQ通信,支持网络高速存取。
支持多线程。
支持服务端掉线自动重连。
支持多种缓存数据类型(所有能被Python pickle的类型均被支持,不限于字符串)。
完全兼容webscraping库。
实测速度:
存储100万文档(单个大小为6.5KB)用时约1000秒。测试脚本:test.py。
安装依赖库ZMQ:
sudo easy_install zmq
启动服务端:
>>> from KPCache import KPCache
>>> KPCache.KPCacheServer(server_host='127.0.0.1', server_port=8080, folder='.KPCache').run_server()
The cache server is running on 127.0.0.1:8080, cache data will be saved in .KPCache
server_host - 服务端监听的地址,默认是127.0.0.1,如果想远程使用,可以设置为0.0.0.0。
server_port - 服务端监听的端口,默认是8080。
folder - 缓存数据的存储目录,默认是.KPCache目录。
客户端使用举例:
>>> from KPCache import KPCache
>>> cache = KPCache.KPCacheClient(server_host='127.0.0.1', server_port=8080)
>>>
>>> cache['name'] = 'Qi' # 测试保存一个字符串
>>> print cache['name'] # 测试读取
Qi
>>>
>>> cache['dict'] = {'website': 'http://www.site-digger'} # 测试保存一个字典类型数据
>>> print cache['dict']
{'website': 'http://www.site-digger'}
>>>
>>> from datetime import datetime
>>> cache['date_time'] = datetime.now() # 测试保存一个时间日期类型的数据
>>> print cache['date_time']
2014-01-23 18:34:15.921058
>>>
>>> del cache['dict'] # 测试删除某个缓存
>>> print cache['dict'] # 读取不存在的缓存会抛出 KeyError异常
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, inFile "KPCache/KPCache.py", line 58, in __getitem__
raise KeyError('%s does not exist' % key)
KeyError: 'dict does not exist'
>>>
>>> 'http://www.site-digger.com' in cache # 判断一个key是否在缓存中
False
>>> 'name' in cache
True
注意:
在多线程中使用时,每个线程需要建立各自客户端实例,不能共享同一个客户端实例。
Redis 深度历险:核心原理与应用实践
钱文品 / 电子工业出版社 / 2019-1 / 79
Redis 是互联网技术架构在存储系统中使用得最为广泛的中间件,也是中高级后端工程师技术面试中面试官最喜欢问的工程技能之一,特别是那些优秀的互联网公司,通常要求面试者不仅仅掌握 Redis 基础用法,还要理解 Redis 内部实现的细节原理。《Redis 深度历险:核心原理与应用实践》作者老钱在使用 Redis 上积累了丰富的实战经验,希望帮助更多后端开发者更快、更深入地掌握 Redis 技能。 ......一起来看看 《Redis 深度历险:核心原理与应用实践》 这本书的介绍吧!
