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2023-03-25 19:52| 来源: 网络整理| 查看: 265

简介

cushy-storage是一个基于磁盘缓存的Python库，可以将Python对象序列化后缓存到磁盘中，以便下次使用时直接读取，从而提高程序的执行效率。

特性可以方便的将数据进行本地磁盘存储免去了直接操作文件的工作像操作dict一样读写，十分方便提供序列化操作提供多种数据压缩方式安装pip install cushy-storage --upgrade 使用方法BaseDict类

BaseDict类是CushyDict类的基础实现，提供了基本的字典结构和缓存操作。它可以用于缓存任何类型的Python对象，但不支持序列化和反序列化操作。

from cushy_storage import BaseDict cache = BaseDict('./cache') cache['key'] = b'value' value = cache['key'] CushyDict类

CushyDict类是CushyStorage库的高级实现，增加了对值进行序列化和反序列化的功能。它支持多种序列化算法（包括pickle和json）和压缩算法（包括zlib和lzma），可以根据需要选择不同的算法进行数据压缩和序列化。

from cushy_storage import CushyDict cache = CushyDict('./cache') cache['key'] = {'value': 42} value = cache['key'] 判断key是否存在from cushy_storage import CushyDict cache = CushyDict('./cache') if 'key' in cache: print("key exist") else: print("key not exist") disk_cache装饰器函数

disk_cache装饰器函数可以将函数的输出结果缓存到磁盘中，以便下次使用时直接读取。通过该装饰器，可以在不改变原有代码逻辑的情况下，大幅度提高程序的执行效率。

from cushy_storage import disk_cache @disk_cache('./cache') def my_func(): return {'value': 42} result = my_func() 待办[ ] 提供单例模式解决方案，提供更加方便的磁盘缓存方案[ ] 支持更多的压缩和序列化算法，以满足不同类型数据的需求[ ] 提供更加友好的错误处理机制，让用户更容易发现和解决问题[ ] 改进缓存管理策略，确保缓存数据的可靠性和一致性[ ] 提供更加丰富的测试用例，并定期进行性能测试和升级[ ] 支持分布式缓存，可以在多台机器上共享缓存数据[ ] 增加缓存过期功能，可以自动删除长时间未使用的缓存数据[ ] 改善文档结构和代码注释，方便用户理解和使用库[ ] 支持Python3中的异步IO，提高程序的并发性和性能[ ] 增加基于内存的缓存组件，可以更加灵活地选择缓存存储方式鸣谢

本项目基于https://github.com/RimoChan/rimo_storage 进行二次开发改进，感谢RimoChan 大佬。

This project is based on https://github.com/RimoChan/rimo_storage for secondary development and improvement. Thanks to RimoChan for his great work.

贡献

如果你想为这个项目做贡献，你可以提交pr或issue。我很高兴看到更多的人参与并优化它。

本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布

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