文章目录

简介
安装
基本概念
- 缓存
初试
测试时间
最大整数
使用MongoDB
删除缓存
封装
异步缓存
参考文献

简介

Beaker 是一个高速缓存和会话库，用于 Web 应用和独立 Python 脚本。

Beaker 附带 WSGI 中间件，可在基于 WSGI 的 Web 应用中直接使用。

Beaker 带有缓存装饰器，可在任何 Python 应用中使用。

Beaker 最初基于Perl Cache::Cache模块，进行了大量的更新和重写。

特性：

延迟加载
高性能
多后端
基于文件、DBM文件、memcached、内存、Redis、MongoDB、数据库等
基于Cookie会话
灵活的缓存
每个函数可以使用不同的过期时间和不同的键将数据缓存到不同的后端
可扩展后端

缺点：

不支持异步缓存

PS：本文偏向于缓存而非会话。

安装

pip install beaker

基本概念

Beaker 能以不同方式配置，首推使用字典，传递给 SessionMiddleware 或 CacheManager。

缓存

使用Beaker的缓存有三种方式：

编程API（传统）
公开名称空间并检索缓存对象，该缓存对象处理键值。
缓存装饰器（推荐）
cache_region() 装饰器（更灵活）

初试

test.txt

Hello World!

方式1. 编程API

from beaker.cache import CacheManager
from beaker.util import parse_cache_config_options# 1. 实例化CacheManager
cache_opts = {'cache.type': 'file','cache.data_dir': '/tmp/cache/data','cache.lock_dir': '/tmp/cache/lock'
}cache = CacheManager(**parse_cache_config_options(cache_opts))def get_data(filename):'''获取数据的方式'''print(filename)with open(filename) as f:return f.read()def get_results():'''要缓存的函数'''data = get_data(filename)return dataif __name__ == '__main__':# 2. 通过编程API使用缓存temp_cache = cache.get_cache('temp', type='file', expire=10)  # 实例化一个缓存，命名空间为temp，使用文件缓存，过期时间为10s# 3. 创建&读取缓存filename = 'test.txt'results = temp_cache.get(key=filename, createfunc=get_results)print(results)# temp_cache.clear()  # 删除所有缓存# temp_cache.remove_value(key=filename)  # 删除特定缓存

效果

方式2. 缓存装饰器

from beaker.cache import CacheManager
from beaker.util import parse_cache_config_options# 1. 实例化CacheManager
cache_opts = {'cache.type': 'file','cache.data_dir': '/tmp/cache/data','cache.lock_dir': '/tmp/cache/lock'
}cache = CacheManager(**parse_cache_config_options(cache_opts))def get_data(filename):'''获取数据的方式'''print(filename)with open(filename) as f:return f.read()# 2. 通过装饰器使用缓存
@cache.cache('temp', type='file', expire=10)
def get_results(filename):'''要缓存的函数'''data = get_data(filename)return dataif __name__ == '__main__':# 3. 创建&读取缓存filename = 'test.txt'results = get_results(filename)print(results)# cache.invalidate(get_results, 'temp', filename, type='file')  # 删除特定缓存

测试时间

递归计算n=35的斐波那契数列

import time
from beaker.cache import CacheManager
from beaker.util import parse_cache_config_optionscache_opts = {'cache.type': 'file','cache.data_dir': '/tmp/cache/data','cache.lock_dir': '/tmp/cache/lock'
}cache = CacheManager(**parse_cache_config_options(cache_opts))def fib1(n):'''不带缓存的斐波那契数列'''if n < 2:return nreturn fib1(n - 1) + fib1(n - 2)@cache.cache('temp', type='file', expire=60)
def fib2(n):'''带缓存的斐波那契数列'''if n < 2:return nreturn fib2(n - 1) + fib2(n - 2)if __name__ == '__main__':beg = time.time()result1 = [fib1(i) for i in range(35)]print('{:.2f} s'.format(time.time() - beg))beg = time.time()result2 = [fib2(i) for i in range(35)]print('{:.2f} s'.format(time.time() - beg))# 5.25 s# 0.04 s

最大整数

import sysprint(sys.maxsize)

可作永久缓存

使用MongoDB

beaker.ext.mongodb

from beaker.cache import CacheManager
from beaker.util import parse_cache_config_optionscache_opts = {'cache.type': 'ext:mongodb','cache.url': 'mongodb://localhost:27017/cache',  # 本机MongoDB，数据库名cache'cache.expire': 10  # 过期时间
}cache = CacheManager(**parse_cache_config_options(cache_opts))@cache.cache('fib')
def fib(n):if n < 2:return nreturn fib(n - 1) + fib(n - 2)if __name__ == '__main__':result = [fib(i) for i in range(35)]print(result)# fib(1)  # 延迟清缓存

过期时间为10s，只要一直不运行，这些记录都会保存，即延迟加载。

过了10s后调用 fib(1)，将会清除过期缓存，库中数据只剩一个新的。

删除缓存

调用 cache.invalidate(函数名, ('Cache名', *args.values()), type='file')

import time
from pathlib import Path
from beaker.cache import CacheManager
from beaker.util import parse_cache_config_optionscache_opts = {'cache.type': 'file','cache.data_dir': Path(__file__).parent / 'cache/data',  # 当前目录'cache.lock_dir': Path(__file__).parent / 'cache/lock'
}cache = CacheManager(**parse_cache_config_options(cache_opts))@cache.cache('fun', type='file', expire=60 * 5)
def fun(a, b, c):time.sleep(a + b + c)return a + b + cif __name__ == '__main__':# 1.函数参数args = dict(a=0.2, b=0.3, c=0.5)# 1.首次运行beg = time.time()fun(**args)print(time.time() - beg)# 2.再次运行beg = time.time()fun(**args)print(time.time() - beg)# 3.删除对应缓存cache.invalidate(fun, 'fun', *args.values(), type='file')# 4.重新运行beg = time.time()fun(**args)print(time.time() - beg)# 1.003999# 0.000999# 1.000999

封装

import sys
from pathlib import Path
from beaker.cache import CacheManager
from beaker.util import parse_cache_config_optionscache_opts = {'cache.type': 'file','cache.data_dir': Path(__file__).parent / 'cache/data',  # 当前目录'cache.lock_dir': Path(__file__).parent / 'cache/lock'
}cache = CacheManager(**parse_cache_config_options(cache_opts))def delete_cache(func, args, type='file'):'''删除特定缓存:param func: 调用的函数:param args: 调用的具体参数:param type: 缓存类型'''cache.invalidate(func, func.__name__, *args.values(), type=type)@cache.cache('fib', type='file', expire=sys.maxsize)  # 永久缓存，建议同函数名
def fib(n):if n < 2:return nreturn fib(n - 1) + fib(n - 2)if __name__ == '__main__':result = [fib(i) for i in range(35)]print(result)

异步缓存

异步缓存如何实现？ Beaker 通过 NamespaceManager 进行缓存的读、写、锁操作，保证唯一性。

如MongoDB后端，可以观察到其 _id 是根据调用的绝对路径和参数决定的，那么只要保证 _id 一致，即可实现分布式缓存。

但这样做可能丧失唯一性。

推荐阅读

Python中的缓存

缓存使用过程中的五种策略总结及优缺点组合分析

Asynchronous Caching with Python

aiocache: Asyncio cache manager for redis, memcached and memory

参考文献

Beaker Documentation
Beaker GitHub
WSGI接口
会话和缓存配置
Asynchronous Caching with Python
aiocache: Asyncio cache manager for redis, memcached and memory

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