Stockpyle Un simple almacenamiento y almacenamiento de múltiples capas API
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Stockpyle Clasificación y resumen

Stockpyle Etiquetas

almacenamiento Biblioteca de Python caché almacenamiento de múltiples capas API en caché multicapa

Stockpyle Descripción

Un simple almacenamiento de múltiples capas y API en caché stockApleyle es un módulo de Python que proporciona una forma sencilla de configurar una serie de contenedores de almacenamiento a los efectos de la creación de un almacenamiento de caché de escritura simple.Usage: Script más simple que configura un caché de dos niveles con memoria de proceso memcached y local: desde stockApleyle Import Multistore, Memcachestore, ProcessMemoryStore # instanciate la multiestore como un Cachepm de escritura = ProcessMemoryStore () MC = Memcachestore (servidores = ) Store = MultISTORE () # declara una clase que es único para cada (bar, zapap) Combiadora CCLASS FOO (objeto): __stockpyle_keys__ = definit __init __ (yo, bar, zap): self.bar = bar self.zap = zap # crea y ahorre un foo a la multistoreobj = foo (bar = 444, zap = 888) store.put (obj) # recupere un foo de la tienda, según la combinación (barra, zap) # Esto se incluirá en la memoria caché de la memoria local primero , y evitará el Memcache #, ya que el objeto ya está en caché THERETRETRADO_OBJ = Store.get (Foo, {"Bar": 444, "ZAP": 888}) Este ejemplo no es eso. Ting, ya que estamos usando dos cachés. Hagamos uno que admite los objetos SQlalchemy: de StockPleyle.Stores Import Multietore, Sqlalchemystore, Memcachestore, ProcessMemoryStorePM = ProcessMemoryStore () MC = Memcachestore (servidores = ) SA = SQLALCHEMYSTORE () Store = MultISTORE () # almacenarlo, esto lo escribirá a través del caché y en la DATUASCERSISTENTENT_OBJ = MYSQLALCHEMYMYBAYEDCLASS () Store.put (Persistent_OBJ) Nota El pedido en la Declaración de Multiestore: el Sqlalchemystore es el último, ya que actúa como la persistencia final. capa. Posteriormente, se intentará la memoria del proceso, luego intentará memcache y, finalmente, verifique la base de datos. También podemos tratar el caché de memoria del proceso y el memcached de manera diferente al usar diferentes expiraciones. Por ejemplo, es posible que desee que la memoria de procesos caduque rápidamente, pero memcached dure un poco más, ya que puede mantenerlo consistente en varias máquinas. Este ejemplo obliga a los objetos foo a caducar de manera más agresiva de la memoria local que Memcached: PM = ProcessMemoryStore () MC = Memcachestore (servidores = ) SA = SQLALCHEMYSTORE () Store = MultISTORE ( ) # Foo Objects durará 60 segundos en la memoria local y 5 minutos en memcachepm.configure (clases = , vida = 60) mc.configure (clases = , vida = 5 * 60) quiere agarrar un manojo de objetos? Use BATCH_GET: obj1, obj2, obj3 = store.batch_get (foo, ) ¿Quieres almacenar un montón de objetos? Use BATCH_PUT: obj1 = foo (111, 777) obj2 = foo (222, 888) obj3 = foo (333, 999) store.batch_put () Eliminar objetos es fácil (Batch Bordes próximamente próximamente): Store.delete (OBJ1) Puede usar la clase Helper almacenable para obtener acceso a nivel de clase a las API de almacenamiento: desde la barra de almacenamiento de almacenamiento de Stockpyle Importar (almacenable): __stockpyle_keys__ = ] DEF __init __ (yo , foo, bar): self.foo = foo self.bar = barra # vincular a un objeto de almacenamiento = ProcessMemoryStore () Bar.Bind (tienda) # Guardar un ObjectOBJ = Barra (111, 777) obj.put () # obtener un ObjectOBJ = Bar.Get ({"Foo", "Bar"}) # Eliminar un ObjectObj.delete () # Batched GetOBJ1, obj2 = bar.batched_get () Requisitos: · Python

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