带自动过期的Timetolive（TTL）缓存
autottlcache的Python项目详细描述
自动缓存
一个具有自动过期的生存时间（TTL）缓存字典。在
安装
要从PyPI安装：
$ pip install autottlcache
使用
TTL缓存的行为非常类似于字典。实际上，它是一个MutableMapping，因此支持
字典接口。但是它有一个重要的区别，那就是它里面的项目
过期并自动删除。在
让我们创建一个AutoTTLCache，最大大小为12个实体，TTL为30秒：
我们可以向缓存中添加条目：
>>> cache[1] = 56
>>> cache[2] = 89
>>> cache[3] = 99
>>> cache[4] = 10
>>> cache[5] = 20
并通过反复请求缓存列出其密钥来观察它们的过期：
>>> list(cache.keys())
[2, 3, 4, 5]
我们花了很长时间添加第一个已经过期的密钥：
>>> list(cache.keys())
[3, 4, 5]
现在第二个也不见了：
>>> list(cache.keys())
[3, 4, 5]
这一次我们很快就可以在第三个过期之前进入：
>>> list(cache.keys())
[3, 4, 5]
>>> list(cache.keys())
[3, 4, 5]
>>> list(cache.keys())
[3, 4, 5]
>>> list(cache.keys())
[4, 5]
>>> list(cache.keys())
[4, 5]
>>> list(cache.keys())
[4, 5]
>>> list(cache.keys())
[5]
>>> list(cache.keys())
[5]
>>> list(cache.keys())
[5]
>>> list(cache.keys())
[5]
>>> list(cache.keys())
[5]
>>> list(cache.keys())
[]
全都消失了。在
当调用缓存对象上的操作时，将从缓存中删除过时的项，例如 当一个项目被检索时，或者由一个连续运行的后台线程周期性地 删除过期项目。将以10倍于TTL周期的频率检查缓存，因此 缓存中TTL为30秒的项的生存时间不应超过33秒。在
编程风格
由于项目将自动过期，为了避免竞争条件，您应该强烈建议 一种比权限（EAFP）编程风格更容易请求原谅，而不是外观 在你跳跃之前的风格。在
危险比赛条件：
from autottlcache import AutoTTLCache
cache = AutoTTLCache(maxsize=100, ttl=30)
cache["daffodils"] = Image("daffodils-3280x2040.png")
# ...
if "daffodils" in cache:
# What happens if "daffodils" expires here?
image = cache["daffodils"] # This could raise a key error which is unhandled
else:
print("No flowers for you!")
最好使用单个操作检索对象并处理失败：
from autottlcache import AutoTTLCache
cache = AutoTTLCache(maxsize=100, ttl=30)
cache["daffodils"] = Image("daffodils-3280x2040.png")
# ...
try:
image = cache["daffodils"]
except KeyError:
print("No flowers for you!")
else:
display(image)
资源利用
在一个或多个AutoTTLCache
物体是现存的。线程将在创建第一个AutoTTLCache时启动，并且
在最后一个AutoTTLCache完成后立即终止。在
发展
要释放，需要一个简短的手动过程：
$ bumpversion patch
$ python setup.py sdist bdist_wheel
$ twine upload dist/* --config-file=path/to/sixty-north.pypirc
- 项目
标签：
欢迎加入QQ群-->： 979659372
