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omoide cache

AI 소스 코드

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오모 이드 캐시 - 간단한 메모리 캐시 솔루션

캐싱은 더 이상 힘들 필요가 없습니다. 몇 줄의 코드만으로 Omoide Cache는 즉시 Python 서비스를 다음 단계로 가져옵니다!

출시 된 도서관 : PYPI

소스 코드 : Github

튜토리얼 №1 : 내 블로그 또는 매체

설명

이것은 의존성이없는 순수한 파이썬으로 작성된 강력하고 조정하기 쉬우 며 통합하기 쉬운 메모리 캐시 솔루션입니다.

메소드 레벨 캐시로, 메소드 호출 인수를 캐시 키로 사용하여 단일 클래스 메소드를 감싸고 리턴 값을 저장하도록 설계되었습니다.

특정 사용 사례에 맞게 사용자 정의 할 수있는 다양한 만료 및 새로 고침 옵션을 제공합니다.

매우 사용자 친화적이며 간단한 데코레이터 (즉, 주석, Java에서 나오는 사람들의 경우)와 통합하기가 매우 쉽습니다. 코드에 복잡한 논리를 추가 할 필요가 없으며 서비스의 모든 방법 위에 @omoide_cache() 사용하십시오. 기본 설정으로 메소드의 캐시를 자동 생성합니다. 데코레이터 매개 변수를 통해 이러한 설정을 추가로 조정할 수 있습니다.

언제 사용해야합니까?

데이터 소스를 많이 호출하여 데이터가 업데이트되는 것보다 더 자주 읽습니다.
CPU 집중 계산 로직이 있는데, 완료하는 데 몇 초가 걸리지 만 동일한 입력 매개 변수로 자주 호출됩니다.

언제 사용하지 않습니까?

동일한 인수로 자주 호출되지 않을 것으로 예상되는 방법 (예 : 이미지 입력이있는 이미지 처리 / OCR / ML 모델)
새로운 값이 호출 될 때마다 반환하는 방법에 대해서도 동일한 인수만으로도.
인수 객체 또는 반환 된 개체가 많은 메모리를 차지할 것을 기대할 때. 만료 모드를 제대로 설정하지 않으면 캐시는 RAM을 빠르게 섭취합니다.
수업 밖에서 선언 된 기능은 아닙니다.

공정한 경고 -이 프로젝트는 수명주기의 초기 단계에 있으며 향후 많은 개선 및 버그 수정이있을 것입니다. 모든 제안 및 버그 보고서는 매우 환영합니다!

설치

정상적인 설치

pip install omoide-cache

개발 설치

git clone https://github.com/jpleorx/omoide-cache.git
cd omoide-cache
pip install --editable .

예

1- 기본 사용 예제

 import time
from omoide_cache import omoide_cache


# A class where cache was added to a simulated long running method
class ExampleService :
    @ omoide_cache ()
    def time_consuming_method ( self , x : int ) -> int :
        time . sleep ( 2.0 )
        return x * x


service = ExampleService ()

# The first call will execute real logic and store the result in cache
service . time_consuming_method ( 1 )

# The second call will get results from cache
service . time_consuming_method ( 1 )

2- 크기 제한이있는 예

여기에 캐시가 너무 커질 때 가장 자주 액세스 할 수있는 항목을 떨어 뜨리는 캐시를 추가합니다.

 import time
from omoide_cache import omoide_cache , ExpireMode


class ExampleService :
    @ omoide_cache ( max_allowed_size = 10 , size_expire_mode = ExpireMode . ACCESS_COUNT_BASED )
    def time_consuming_method ( self , x : int ) -> int :
        time . sleep ( 2.0 )
        return x * x

3- 시간이 지남에 따라 예제

여기서 캐시는 2 분 전에 마지막으로 액세스 한 품목을 자동으로 제거합니다.

 import time
from omoide_cache import omoide_cache


class ExampleService :
    @ omoide_cache ( expire_by_access_duration_s = 120 )
    def time_consuming_method ( self , x : int ) -> int :
        time . sleep ( 2.0 )
        return x * x

또는 2 분 전에 계산 된 품목을 제거 할 수 있습니다.

 import time
from omoide_cache import omoide_cache


class ExampleService :
    @ omoide_cache ( expire_by_computed_duration_s = 120 )
    def time_consuming_method ( self , x : int ) -> int :
        time . sleep ( 2.0 )
        return x * x

4- 비동기 새로 고침의 예제

여기서 캐시는 2 분 전에 계산 된 항목을 비동기로 새로 고칠 것입니다. 새로 고침 시도는 10 초마다 수행됩니다.

 import time
from omoide_cache import omoide_cache , RefreshMode


class ExampleService :
    @ omoide_cache ( refresh_duration_s = 120 , refresh_period_s = 10 , refresh_mode = RefreshMode . INDEPENDENT )
    def time_consuming_method ( self , x : int ) -> int :
        time . sleep ( 2.0 )
        return x * x

알려진 버그

인수를 지정하지 않더라도 괄호와 함께 괄호와 함께 데코레이터를 항상 사용해야하므로 @omoide_cache() 사용하지만 @omoide_cache 사용하지 않습니다. 나는 솔직히 데코레이터 에이 이상한 행동이 왜이 이상한 행동이 있는지, 나중에 업데이트에서 최선을 다할 것입니다.