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Omoide Cache - solução simples de cache na memória

O cache não precisa mais ser difícil. Com apenas algumas linhas de código Omoide Cache, levarão instantaneamente seus serviços Python para o próximo nível!

Biblioteca liberada : Pypi

Código fonte : Github

Tutorial №1 : meu blog ou médio

Descrição

Esta é uma solução de cache na memória robusta, altamente ajustável e fácil de integrar, escrita em python puro, sem dependências.

Ele foi projetado para ser um cache de nível de método, envolvendo um método de classe única, usando os argumentos de chamada de método como chave de cache e armazenando seu valor de retorno.

Personizável para se adequar ao seu caso de uso específico, fornece várias opções de expiração e atualização.

Muito fácil de usar, super fácil de integrar a um decorador simples (por exemplo, anotação, para quem vem do Java), sem necessidade de adicionar lógica complicada ao seu código, basta usar @omoide_cache() sobre qualquer método em seus serviços. Ele será gerado automaticamente um cache para o seu método com configurações padrão. Você pode ajustar ainda mais essas configurações através dos parâmetros do decorador.

Quando usar?

Você recebeu uma chamada pesada para a fonte de dados, onde os dados são lidos com mais frequência do que são atualizados.
Você tem lógica intensiva de computação da CPU, que leva alguns segundos para ser concluída, mas pode ser frequentemente chamada com os mesmos parâmetros de entrada.

Quando não usar?

Em métodos que não devem ser chamados frequentemente com os mesmos argumentos (por exemplo, processamento de imagem / modelos OCR / ML com entradas de imagem)
Nos métodos que retornam novos valores cada vez que são chamados, mesmo com os mesmos argumentos.
Quando você espera que objetos de argumento ou objetos retornados aceitem muita memória. O cache consumirá rapidamente sua RAM se você não configurar os modos de expiração corretamente.
As funções declaradas fora da aula não são.

Aviso justo - Este projeto está no estágio mais antigo de seu ciclo de vida, haverá muitas melhorias e correções de bugs no futuro. Todas as sugestões e relatórios de bugs são muito bem -vindos!

Instalação

Instalação normal

pip install omoide-cache

Instalação de desenvolvimento

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

Exemplos

1 - Exemplo de uso básico

 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 - Exemplo com limite de tamanho

Aqui, adicionamos um cache que soltará um item com menos frequência quando o cache se tornar muito grande.

 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 - Exemplo com expiração cronometrada

Aqui, o cache removerá automaticamente os itens que foram acessados pela última vez há mais de 2 minutos.

 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

Como alternativa, podemos remover itens que foram calculados há mais de 2 minutos.

 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 - Exemplo com atualização assíncrona

Aqui, o cache atualizará de maneira assíncrona itens que foram calculados há mais de 2 minutos. A tentativa de atualizar será realizada a cada 10 segundos.

 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

Bugs conhecidos

Você precisa usar o decorador com parênteses o tempo todo, mesmo quando não especificar nenhum argumento, então use @omoide_cache() , mas não @omoide_cache . Sinceramente, não tenho uma ideia por que existe esse comportamento estranho nos decoradores, farei o possível para corrigi -lo em atualizações futuras.