python 本地实现带有 ttl 的缓存

在 python 中实现带有 ttl（生存时间）的本地缓存时，可以使用 cachetools 库。

cachetools 简介

cachetools 是一个用于实现缓存功能的 python 库。它提供了各种缓存策略，包括带 ttl 的缓存。

立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；

使用 cachetools 实现带有 ttl 的缓存

要使用 cachetools 实现带有 ttl 的缓存，可以按照以下步骤操作：

1. 导入 cachetools
2. 创建一个 ttlcache 对象
3. 将键值对存储到缓存中
4. 根据需要从缓存中获取值

以下是一个示例代码：

from cachetools import TTLCache

cache = TTLCache(maxsize=100, ttl=600)  # 创建一个带有 100 个最大值和 10 分钟 TTL 的缓存

cache["key1"] = "value1"  # 将键值对存储到缓存中

value = cache["key1"]  # 从缓存中获取值

在该示例中，我们创建了一个名称为 cache 的 ttlcache 对象，其中包含 100 个最大值和 10 分钟的 ttl。然后，我们将键值对 ("key1", "value1") 存储到缓存中。最后，我们从缓存中获取了 "key1" 的值。

其他带 ttl 的缓存库

除了 cachetools 外，还有其他 python 库可以实现带有 ttl 的缓存，例如：

• lrucache：提供了一个带有 ttl 的简单 lru 缓存。
• dogpile.cache：支持多种后端存储（如 redis 和 memcache）的缓存系统，并提供 ttl 功能。

根据具体需求，可以选择合适的库来实现带 ttl 的本地缓存。

以上就是Python本地缓存如何实现TTL功能？的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！