Apakah mekanisme caching yang ada pada python?

Apakah mekanisme caching yang ada pada Python Cache memori, cache struktur data, penghias cache, cache proksi objek, pustaka cache, cache teragih, strategi cache, mekanisme penolakan cache, pemampatan dan pengekodan, dsb. Pengenalan terperinci: 1. Cache memori, mekanisme pengurusan memori Python secara automatik akan menyimpan objek yang kerap digunakan untuk mengurangkan kos peruntukan memori dan pengumpulan sampah 2. Cache struktur data, struktur data terbina dalam Python, seperti senarai, tupel dan kamus. , mempunyai mekanisme caching yang cekap 3. Penghias cache, penghias Python, dsb.

Sistem pengendalian untuk tutorial ini: Sistem Windows 10, versi Python 3.11.4, komputer DELL G3.

Sebagai bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi, Python menyediakan pelbagai mekanisme caching untuk meningkatkan prestasi dan kelajuan tindak balas. Berikut ialah kandungan utama mekanisme caching Python:

1: Mekanisme pengurusan memori Python secara automatik menyimpan objek yang kerap digunakan untuk mengurangkan kos peruntukan memori dan pengumpulan sampah. Apabila objek digunakan dengan kerap, Python menyimpannya dalam ingatan supaya permintaan seterusnya boleh mendapatkan objek dengan lebih cepat. Mekanisme caching ini adalah automatik dan pembangun tidak perlu menulis kod caching secara eksplisit.

2 Caching struktur data: Struktur data terbina dalam Python, seperti senarai, tupel dan dict, mempunyai mekanisme caching yang cekap. Apabila senarai, tuple atau kamus diubah suai, Python mencipta objek baharu dan menunjuk rujukan kepada objek asal kepada objek baharu. Dengan cara ini, pengubahsuaian pada senarai, tuple atau kamus tidak akan menjejaskan rujukan objek asal, dengan itu mencapai kesan cache.

3 Penghias cache: Penghias Python boleh digunakan untuk membungkus fungsi atau kaedah untuk menambah fungsi atau tingkah laku tambahan. Menggunakan penghias cache, output fungsi boleh dicache supaya hasil cache boleh dikembalikan terus apabila ia dipanggil seterusnya. Penghias cache biasa termasuk functools.lru_cache dan cachetools.cached.

4. Cache proksi objek: Python boleh melaksanakan caching melalui proksi objek. Proksi objek ialah kelas yang membungkus objek lain dan bertanggungjawab untuk mengurus dan menyimpan sifat objek tersebut. Apabila atribut diakses, jika atribut sudah ada dalam cache, hasil cache dikembalikan secara langsung, jika tidak, nilai atribut dikira dan dicache. Pendekatan ini mengurangkan pengiraan berganda dan peruntukan memori yang tidak perlu.

5 Pustaka Cache: Python mempunyai banyak perpustakaan pihak ketiga yang boleh digunakan untuk melaksanakan fungsi caching, seperti Beaker, Cachetools dan PyMemcache. Perpustakaan ini memberikan lebih fleksibiliti dan kebolehlanjutan serta boleh disesuaikan mengikut keperluan tertentu. Mereka biasanya menyokong pelbagai strategi caching, seperti LRU (paling kurang digunakan baru-baru ini), LFU (paling jarang digunakan), dsb.

6 Cache teragih: Untuk aplikasi besar atau sistem teragih, cache teragih mungkin diperlukan untuk meningkatkan kebolehskalaan dan toleransi kesalahan. Cache yang diedarkan menyaring data pada berbilang nod supaya data yang dicache boleh dikongsi antara berbilang pelayan. Penyelesaian caching teragih biasa termasuk Redis, Memcached dan Cassandra, dsb.

7 Strategi caching: Bergantung pada keperluan dan senario aplikasi yang berbeza, anda boleh memilih strategi caching yang berbeza. Strategi caching biasa termasuk paling kurang digunakan baru-baru ini (LRU), paling kurang kerap digunakan (LFU), dsb. Dasar ini boleh menentukan entri yang harus diganti atau dihapuskan berdasarkan faktor seperti kekerapan akses, saiz sumber, jenis sumber dan banyak lagi.

8 Mekanisme ketidaksahihan cache: Data dalam cache mungkin menjadi tidak sah kerana pelbagai sebab, seperti kemas kini data, masa tamat tempoh, dsb. Untuk memastikan ketekalan cache, mekanisme pembatalan cache perlu digunakan untuk mengendalikan situasi tidak sah. Mekanisme kegagalan biasa termasuk kegagalan masa, kegagalan balas, kegagalan keadaan, dsb.

9 Mampatan dan pengekodan: Untuk penghantaran data atau rangkaian yang besar, anda boleh mempertimbangkan untuk memampatkan dan mengekod data untuk mengurangkan volum penghantaran dan penggunaan jalur lebar rangkaian. Python menyediakan pelbagai perpustakaan mampatan dan pengekodan, seperti gzip, bz2, zlib, dsb. Pada masa yang sama, pelanggan juga boleh menyahkod dan menyahmampat respons untuk kegunaan tempatan.

Ringkasnya, Python menyediakan pelbagai mekanisme caching untuk meningkatkan prestasi dan kelajuan tindak balas. Mekanisme ini termasuk cache memori, cache struktur data, penghias cache, cache proksi objek, pustaka cache, cache teragih, strategi cache, mekanisme pembatalan cache, pemampatan dan pengekodan, dsb. Memilih mekanisme caching yang sesuai berdasarkan keperluan dan senario perniagaan tertentu boleh membantu pembangun mengoptimumkan prestasi dan kelajuan tindak balas aplikasi Python.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah mekanisme caching yang ada pada python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!