Python中不同缓存组件的使用场景和样例

在项目开发中，我们经常需要存储每一步检查的中间结果，并最终将结果汇总并写入文件。在中间结果的存储中，我们需要权衡不同方案，以选择最适合的缓存组件。以下是Python中可用的缓存组件以及它们的使用场景和样例。

Python中的缓存分类包括内存缓存、本地文件缓存和分布式缓存。根据具体需求和使用场景，选择合适的缓存组件对于项目的性能和效率至关重要。

内存缓存是最简单的一种缓存方法，适用于小规模的数据缓存。使用 functools.lru_cache 可以对函数结果进行缓存。例如：

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def expensive_function(param1, param2):
    # 进行一些耗时的操作
    return result

如果缓存的数据较大，或者需要跨进程共享缓存，可以使用文件系统缓存库，例如 diskcache 。示例：

import diskcache as dc

cache = dc.Cache('/tmp/mycache')

@cache.memoize(expire=3600)
def expensive_function(param1, param2):
    # 进行一些耗时的操作
    return result

对于需要跨多个应用实例共享缓存的数据，可以使用Redis这样的分布式缓存系统。示例：

import redis
import pickle

r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)

def expensive_function(param1, param2):
    key = f"{param1}_{param2}"
    cached_result = r.get(key)
    if cached_result:
        return pickle.loads(cached_result)
    
    result = # 进行一些耗时的操作
    r.set(key, pickle.dumps(result), ex=3600)  # 设置缓存过期时间为1小时
    return result

根据具体需求和使用场景选择合适的内存缓存组件。对于简单的缓存需求，可以使用 functools.lru_cache 或 cachetools 。对于Web应用， django.core.cache 和 Flask-Caching 是不错的选择。对于HTTP请求缓存，可以使用 requests_cache 。对于科学计算， joblib.Memory 是一个好选择。

在项目中，综合考量最终决定选择 作为缓存组件。以下是 的使用示例：

1. 安装

pip install cachetools

2. 实现缓存工具类

from cachetools import LRUCache
from cachetools import Cache
from siada.cr.logger.logger import logger

class CacheUtils:
    """
    缓存工具类
    """

    def __init__(self, cache: Cache = None):
        self.cache = cache if cache else LRUCache(maxsize=100)

    def get_value(self, cache_key: str):
        value = self.cache.get(cache_key, None)
        if value is not None:
            logger.info(f"Cache hit for key: {cache_key}")
        else:
            logger.info(f"Cache miss for key: {cache_key}")
        return value

    def set_key_value(self, cache_key: str, value):
        self.cache[cache_key] = value
        logger.info(f"Set cache key: {cache_key} with value: {value}")

    def set_key_list(self, cache_key: str, value):
        v = self.cache.get(cache_key, None)
        if v is not None:
            v.append(value)
        else:
            self.cache[cache_key] = [value]

    def clear_cache(self):
        self.cache.clear()

# TODO 如果后续生成过程改为多线程并发，需考虑数据竞争问题
cache = CacheUtils()

在项目中使用 作为缓存组件，可以更好地管理中间结果的存储，提高项目的性能和效率。

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