Existe uma biblioteca de cache Python?

Estou procurando uma biblioteca de cache Python, mas não consigo encontrar nada até agora. Preciso de uma dictinterface simples , onde eu possa definir as chaves e a validade delas e recuperá-las em cache. Tipo de algo como:

cache.get(myfunction, duration=300)

que fornecerá o item do cache, se existir, ou chamará a função e armazenará se não existir ou expirar. Alguém sabe algo assim?

Dê uma olhada no Beaker:

• Pagina inicial
• Documentação de Cache
• Bom artigo de início rápido sobre o uso do Beaker com o Django (mas útil em outros aplicativos também)

No Python 3.2, você pode usar o decorador @lru_cache da biblioteca functools. É um cache usado pela última vez recentemente, portanto, não há tempo de expiração para os itens, mas como um hack rápido, é muito útil.

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=256)
def f(x):
  return x*x

for x in range(20):
  print f(x)
for x in range(20):
  print f(x)

Você também pode dar uma olhada no decorador Memoize . Você provavelmente conseguirá fazer o que deseja sem muita modificação.

O Joblib https://joblib.readthedocs.io suporta funções de armazenamento em cache no padrão Memoize. Principalmente, a idéia é armazenar em cache funções computacionalmente caras.

>>> from joblib import Memory
>>> mem = Memory(cachedir='/tmp/joblib')
>>> import numpy as np
>>> square = mem.cache(np.square)
>>> 
>>> a = np.vander(np.arange(3)).astype(np.float)
>>> b = square(a)                                   
________________________________________________________________________________
[Memory] Calling square...
square(array([[ 0.,  0.,  1.],
       [ 1.,  1.,  1.],
       [ 4.,  2.,  1.]]))
___________________________________________________________square - 0...s, 0.0min

>>> c = square(a)

Você também pode fazer coisas sofisticadas, como usar o decorador @ memory.cache em funções. A documentação está aqui: https://joblib.readthedocs.io/en/latest/generated/joblib.Memory.html

Ninguém mencionou arquivar ainda. https://docs.python.org/2/library/shelve.html

Não é armazenado em cache, mas parece muito mais simples e pode atender às suas necessidades.

Eu acho que a API do python memcached é a ferramenta predominante, mas eu não a usei sozinha e não tenho certeza se ela suporta os recursos necessários.

import time

class CachedItem(object):
    def __init__(self, key, value, duration=60):
        self.key = key
        self.value = value
        self.duration = duration
        self.timeStamp = time.time()

    def __repr__(self):
        return '<CachedItem {%s:%s} expires at: %s>' % (self.key, self.value, time.time() + self.duration)

class CachedDict(dict):

    def get(self, key, fn, duration):
        if key not in self \
            or self[key].timeStamp + self[key].duration < time.time():
                print 'adding new value'
                o = fn(key)
                self[key] = CachedItem(key, o, duration)
        else:
            print 'loading from cache'

        return self[key].value



if __name__ == '__main__':

    fn = lambda key: 'value of %s  is None' % key

    ci = CachedItem('a', 12)
    print ci 
    cd = CachedDict()
    print cd.get('a', fn, 5)
    time.sleep(2)
    print cd.get('a', fn, 6)
    print cd.get('b', fn, 6)
    time.sleep(2)
    print cd.get('a', fn, 7)
    print cd.get('b', fn, 7)

Você pode usar minha solução simples para o problema. É realmente simples, nada sofisticado:

class MemCache(dict):
    def __init__(self, fn):
        dict.__init__(self)
        self.__fn = fn

    def __getitem__(self, item):
        if item not in self:
            dict.__setitem__(self, item, self.__fn(item))
        return dict.__getitem__(self, item)

mc = MemCache(lambda x: x*x)

for x in xrange(10):
    print mc[x]

for x in xrange(10):
    print mc[x]

Na verdade, falta funcionalidade de expiração, mas você pode estendê-la facilmente especificando uma regra específica no c-tor do MemCache.

O código de esperança é auto-explicativo suficiente, mas, se não, apenas para mencionar, esse cache está sendo transmitido para uma função de tradução como um de seus parâmetros c-tor. Por sua vez, é usado para gerar saída em cache referente à entrada.

Espero que ajude

Tente redis, é uma das soluções mais limpas e fáceis para aplicativos compartilharem dados de maneira atômica ou se você possui alguma plataforma de servidor da web. É muito fácil de configurar, você precisará de um cliente python redis http://pypi.python.org/pypi/redis

Veja gocept.cache no pypi, gerencie o tempo limite.

Este projeto tem como objetivo fornecer "Armazenamento em cache para humanos" (parece que é bastante desconhecido)

Algumas informações da página do projeto:

Instalação

cache de instalação do pip

Uso:

import pylibmc
from cache import Cache

backend = pylibmc.Client(["127.0.0.1"])

cache = Cache(backend)

@cache("mykey")
def some_expensive_method():
    sleep(10)
    return 42

# writes 42 to the cache
some_expensive_method()

# reads 42 from the cache
some_expensive_method()

# re-calculates and writes 42 to the cache
some_expensive_method.refresh()

# get the cached value or throw an error
# (unless default= was passed to @cache(...))
some_expensive_method.cached()

Veja bda.cache http://pypi.python.org/pypi/bda.cache - usa o ZCA e é testado com o zope e o bfg.

keyring é a melhor biblioteca de cache python. Você pode usar

keyring.set_password("service","jsonkey",json_res)

json_res= keyring.get_password("service","jsonkey")

json_res= keyring.core.delete_password("service","jsonkey")