未提供项目说明
lc-cache的Python项目详细描述
缓存py
概述
缓存可用作API响应的临时、快速访问数据存储、使用复杂计算计算的数据，以及
检索/计算相对昂贵的任何其他类型的数据。cache-py是一个Python库，包含
一个简单的缓存接口（基类），使用这个接口的公共缓存的实现，以及一个通用的
Python对象的哈希函数。所有的实现目前都是本地的和内存中的，尽管可以很容易地使用接口
实现基于文件或API的缓存。在
安装
从PyPi安装（首选方法）
pip install lc-cache
使用
^{pr2}$
其中x.x.x是要下载的版本。在
手动下载安装
要下载源分发和/或控制盘文件，请导航到
https://github.com/libcommon/cache-py/tree/releases/vx.x.x/dist，其中x.x.x是要安装的版本，
并通过用户界面或wget等工具进行下载。然后安装运行：
pip install <downloaded file>
下载后请不要更改文件名，因为Pip需要安装文件的特定命名约定。在
依赖关系
cache-py没有外部依赖项。官方只支持Python>；=3.6版本。在
入门
如果您只需要存储值并稍后检查它们的存在，但不一定关心检索值本身，请使用HashsetCache。在
importrandomfromlc_cacheimportHashsetCachedefmain()->int:# Create the cachecache=HashsetCache()# Insert some random values into the cachefor_inrange(10):cache.insert(random.randrange(0,10))# Check for their presenceforiinrange(10):ifcache.check(i):print("Encountered value",i)return0
如果以后需要检索值，并且有一个键将它们关联起来，请使用HashmapCache。下面是一个实现
尽管它只是一个引用。不要使用此实现，因为它不是线程安全的，并且
functools版本有一些优化，可能会使它更快。在
fromfunctoolsimportwrapsfromtypingimportAny,Callablefromlc_cacheimportHashmapCache,gen_python_hash_CACHE=HashmapCache()deflru_cache(f:Callable[...,Any])->Callable[...,Any]:@wraps(f)defwrapper(*args,**kwargs)->Any:args_hash=hash((gen_python_hash(args),gen_python_hash(kwargs)))# NOTE: Have to use check here because a cached value may be Noneif_CACHE.check(args_hash):return_CACHE.get(args_hash)returnf(*args,**kwargs)returnwrapper
SizedHashmapCache和SizedLRUCache类在需要对
缓存中的项目数。在
用例
缓存接口类Cache定义了一个用于操作底层存储对象的简单API：
* `check`: check if a value is present in the cache
* `insert`: add a value to the cache, or update an existing one
* `get`: get a value from the cache, if it exists
* `remove`: remove a value from the cache, if it exists
* `clear`: clear the cache
* `iter`: returns a [Generator](https://wiki.python.org/moin/Generators) over the values in the dictionary
请注意，这里的“value”一词使用松散，并不是指Python字典中的值。话虽如此，
Python字典通常用于缓存值。HashmapCache有一个常规的Python字典作为底层
存储对象，因此可以像字典一样使用。类似地，SizedHashmapCache和{}缓存
类也有字典支持，但对缓存大小和删除项的逻辑有一些额外的限制。在
如果你的用例并不复杂，一个简单的字典就足够了，那么就没有必要使用这个库中的类。
但是，如果您需要类似LRU缓存的东西，或者如果您正在开发MVP，但需要更复杂的缓存实现
以后（因此需要一个一致的API），这个库可能会有所帮助。在
贡献/建议
欢迎投稿和建议！要提出功能请求，请报告错误，或对现有的
功能，请file an issue。请投稿
submit a PR，但请确保lint、键入check并测试代码
在这样做之前。提前谢谢！在
标签：
- 项目
欢迎加入QQ群-->： 979659372
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其中x.x.x是要下载的版本。在
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并通过用户界面或wget等工具进行下载。然后安装运行：
pip install <downloaded file>
下载后请不要更改文件名，因为Pip需要安装文件的特定命名约定。在
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入门
如果您只需要存储值并稍后检查它们的存在，但不一定关心检索值本身，请使用HashsetCache。在
importrandomfromlc_cacheimportHashsetCachedefmain()->int:# Create the cachecache=HashsetCache()# Insert some random values into the cachefor_inrange(10):cache.insert(random.randrange(0,10))# Check for their presenceforiinrange(10):ifcache.check(i):print("Encountered value",i)return0
如果以后需要检索值，并且有一个键将它们关联起来，请使用HashmapCache。下面是一个实现
尽管它只是一个引用。不要使用此实现，因为它不是线程安全的，并且
functools版本有一些优化，可能会使它更快。在
fromfunctoolsimportwrapsfromtypingimportAny,Callablefromlc_cacheimportHashmapCache,gen_python_hash_CACHE=HashmapCache()deflru_cache(f:Callable[...,Any])->Callable[...,Any]:@wraps(f)defwrapper(*args,**kwargs)->Any:args_hash=hash((gen_python_hash(args),gen_python_hash(kwargs)))# NOTE: Have to use check here because a cached value may be Noneif_CACHE.check(args_hash):return_CACHE.get(args_hash)returnf(*args,**kwargs)returnwrapper
SizedHashmapCache和SizedLRUCache类在需要对
缓存中的项目数。在
用例
缓存接口类Cache定义了一个用于操作底层存储对象的简单API：
* `check`: check if a value is present in the cache
* `insert`: add a value to the cache, or update an existing one
* `get`: get a value from the cache, if it exists
* `remove`: remove a value from the cache, if it exists
* `clear`: clear the cache
* `iter`: returns a [Generator](https://wiki.python.org/moin/Generators) over the values in the dictionary
请注意，这里的“value”一词使用松散，并不是指Python字典中的值。话虽如此，
Python字典通常用于缓存值。HashmapCache有一个常规的Python字典作为底层
存储对象，因此可以像字典一样使用。类似地，SizedHashmapCache和{
如果你的用例并不复杂，一个简单的字典就足够了，那么就没有必要使用这个库中的类。 但是，如果您需要类似LRU缓存的东西，或者如果您正在开发MVP，但需要更复杂的缓存实现 以后（因此需要一个一致的API），这个库可能会有所帮助。在
贡献/建议
欢迎投稿和建议！要提出功能请求，请报告错误，或对现有的 功能，请file an issue。请投稿 submit a PR，但请确保lint、键入check并测试代码 在这样做之前。提前谢谢！在
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