Скачать omoide cache - Скачать исходный код omoide cache

omoide cache

AI Исходный код

1.0.0

Скачать

Omoide Cache - простое решение в кеше в памяти

Кэширование больше не должно быть трудным. Всего лишь несколько строк кода кэш Omoide мгновенно выведет ваши службы Python на следующий уровень!

Выпущенная библиотека : pypi

Исходный код : GitHub

Учебник №1 : мой блог или средний

Описание

Это надежное, высоко перестраиваемое и простое в интеграционном растворе кеша в памяти, написанном на Pure Python, без зависимостей.

Он предназначен для кеша уровня метода, обертываясь вокруг одного метода класса, используя аргументы вызовов метода в качестве ключа кеша и сохраняя его возвращаемое значение.

Настраиваемый в соответствии с вашим конкретным вариантом использования, предоставляет различные варианты истечения срока действия и обновления.

Очень удобный, очень легко интегрировать с простой декоратором (то есть аннотацией, для тех, кто поступает из Java), не нужно добавлять сложную логику в свой код, просто используйте @omoide_cache() в дополнение к любому методу в ваших услугах. Он будет автоматически генерировать кэш для вашего метода с настройками по умолчанию. Вы можете также настроить эти настройки с помощью параметров декоратора.

Когда использовать?

У вас был тяжелый звонок к источнику данных, где данные читаются гораздо чаще, чем обновляются.
У вас есть интенсивная логика вычислений CPU, которая занимает несколько секунд, но CAN часто вызывается с теми же входными параметрами.

Когда не использовать?

О методах, которые не ожидаются часто вызываемых с одинаковыми аргументами (например, модели обработки изображений / OCR / мл с входами изображения)
На методах, которые возвращают новые значения каждый раз, когда они вызываются, даже с одинаковыми аргументами.
Когда вы ожидаете, что аргументы объекты или возвращенные объекты будут занять много памяти. Кэш быстро съесть вашу оперативную память, если вы не настроите режимы истечения срока действия.
Функции, которые объявляются вне класса, - это «нет».

Справедливое предупреждение - этот проект находится на самом раннем этапе его жизненного цикла, в будущем будет много улучшений и исправлений ошибок. Все предложения и отчеты об ошибках очень приветствуются!

Установка

Нормальная установка

pip install omoide-cache

Установка разработки

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

Примеры

1 - базовый пример использования

 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 - Пример с ограничением размера

Здесь мы добавляем кэш, который бросит элемент, наименьший часто доступ к тому, когда кэш становится слишком большим.

 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 - Пример с истечением времени

Здесь кэш автоматически удаляет элементы, которые были в последний раз доступны более 2 минут назад.

 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

В качестве альтернативы мы можем удалить элементы, которые были рассчитаны более 2 минут назад.

 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 - Пример с асинхронным обновлением

Здесь кэш будет асинхронно обновлять элементы, которые были рассчитаны более 2 минут назад. Попытка обновлять будет выполняться каждые 10 секунд.

 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

Известные ошибки

Вам нужно постоянно использовать декоратор с скобками, даже если вы не указываете никаких аргументов, поэтому используйте @omoide_cache() , но не @omoide_cache . Честно говоря, у меня нет никакого чертовски идеи, почему в декораторах есть это странное поведение, сделает все возможное, чтобы исправить его в будущих обновлениях.