python連接緩存
可以試試裝飾器
defcache(fn=None,time_to_live=3600*24):#oneDAYdefault(orwhatever)
ifnotfn:returnfunctools.partial(cache,time_to_live=time_to_live)
my_cache={}
def_inner_fn(*args,**kwargs)
kws=sorted(kwargs.items())#inpython3.6+youdontneedsorted
key=tuple(args)+tuple(kw)
ifkeynotinmy_cacheortime.time()>my_cache[key]['expires']:
my_cache[key]={"value":fn(*args,**kwargs),"expires":time.time()+time_to_live}
returnmy_cache[key]
return__inner_fn
@cache(time_to_live=3600)#anhour
defmy_sqrt(x):
returnx**0.5@cache(time_to_live=60*30)#30mins
defget_new_emails():
returnmy_stmp.get_email_count()
② python存到高速緩存區再存到電腦
題主是否想問「pytho怎麼存到高速緩存區再存到電腦」，可以使用相應的緩存庫和pickle模塊對數據進行序列化。
1、使用相應的譽絕緩存庫，如Redis、Memcached等。這些庫能夠將數據存儲在內存中，並提供高速的讀寫訪問。
2、笑虛判使用pickle模塊對數據進行序列化（即將碰改數據轉換成二進制流），然後再將其保存到磁碟或緩存中。在需要時，再反序列化恢復數據。
③ python requests 會緩存，嗎
你好 python 並不會自動緩存數據， 極度懷疑你數據沒插入成功，或者插入操作不在那個2秒SLEEP的時間裡面。
④ 是否有Python緩存庫
從Python 3.2開始，可以使用functools庫中的裝飾器@lru_cache。這是最近使用過的緩存，所以其中的項目沒有到期時間，但作為快速入侵，它非常有用。
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=256)def f(x):
return x*xfor x in range(20):
print f(x)for x in range(20):
print f(x)
⑤ Python性能提升神器！lru_cache的介紹和講解
我們經常談論的緩存一詞，更多的類似於將硬碟中的數據存放到內存中以至於提高讀取速度，比如常說的redis，就經常用來做數據的緩存。 Python的緩存（lru_cache）是一種裝飾在被執行的函數上，將其執行的結果緩存起來，當下次請求的時候，如果請求該函數的傳參未變則直接返回緩存起來的結果而不再執行函數的一種緩存裝飾器。
那它和redis的區別在哪？有什麼優勢？怎麼使用？ 下面為你講解
1.現在我們先不使用緩存來寫一個求兩數之和的函數，並調用執行它兩次：
執行結果
可以看到 test 被執行了兩次，現在我們加上緩存再進行執行：
執行結果
可以看到 test 函數只被執行了一次，第二次的調用直接輸出了結果，使用了緩存起來的值。
2.當我們使用遞歸求斐波拉契數列 （斐波那契數列指的是這樣一個數列：0,1,1,2,3,5,8，它從第3項開始，每一項都等於前兩項之和） 的時候，緩存對性能的提升就尤其明顯了：
不使用緩存求第40項的斐波拉契數列
執行時間
使用緩存求第40項的斐波拉契數列：
執行時間
兩個差距是非常明顯的，因為不使用緩存時，相當於要重復執行了很多的函數，而使用了 lru_cache 則把之前執行的函數結果已經緩存了起來，就不需要再次執行了。
查看lru_cache源碼會發現它可以傳遞兩個參數： maxsize 、 typed ：
代表被lru_cache裝飾的方法最大可緩存的結果數量 （被裝飾方法傳參不同一樣，則結果不一樣；如果傳參一樣則為同一個結果） ， 如果不指定傳參則默認值為128，表示最多緩存128個返回結果，當達到了128個時，有新的結果要保存時，則會刪除最舊的那個結果。如果maxsize傳入為None則表示可以緩存無限個結果；
默認為false，代表不區分數據類型，如果設置為True，則會區分傳參類型進行緩存，官方是這樣描述的:
但在python3.9.8版本下進行測試，typed為false時，按照官方的測試方法測試得到的還是會被當成不同的結果處理，這個時候typed為false還是為true都會區別緩存，這與官方文檔的描述存在差異：
執行結果
但如果是多參數的情況下，則會被當成一個結果：
執行結果
這個時候設置typed為true時，則會區別緩存：
執行結果
當傳參個數大於1時，才符合官方的說法，不清楚是不是官方舉例有誤
當傳遞的參數是dict、list等的可變參數時，lru_cache是不支持的，會報錯：
報錯結果
緩存 緩存位置 是否支持可變參數 是否支持分布式 是否支持過期時間設置 支持的數據結構 需單獨安裝 redis 緩存在redis管理的內存中 是 是 是 支持5種數據結構 是 lru_cache 緩存在應用進程的內存中，應用被關閉則被清空 否 否 否 字典（參數為：key，結果為：value） 否
經過上面的分析，lru_cache 功能相對於redis來說要簡單許多，但使用起來更加方便，適用於小型的單體應用。如果涉及的緩存的數據種類比較多並且想更好的管理緩存、或者需要緩存數據有過期時間（類似登錄驗證的token）等，使用redis是優於lru_cache的。