这篇“怎么用Python编写一个简单的缓存系统”文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇“怎么用Python编写一个简单的缓存系统”文章吧。
本篇文章所依赖的
python环境为：
项目展示
该
demo将分为2个部分展示，第一个部分我们会写入一些
key和
value进入到缓存系统中，而后关闭程序。
第二部分则会去获取第一个部分写入的
key的名称。
第一部分
main方法如下:
def main() -> None:
c = dbCache("db.cache")
c.cacheSetting(queueMaxKeys=3,ageSec=3)
c.set("name","pdudo")
c.set("site","juejin")
c.set("hello","word")
c.set("hello","pdudo")其中,
dbCache是我们定义的类，而
set是写入方法，
cacheSetting设置一些基础环境变量，例如:
queueMaxKeys: 需要制定增删改缓存队列，类型为
int，如果满了，则立即落地到磁盘中。
ageSec: 间隔时间，参数为秒数，若操作第一个
key和操作第二个
key时间大于该设置，则落地到磁盘。
set则是写入方法，参数为
key和
value。
运行后，代码效果如下:
由于我们只有
set，所以不会输出任何信息，上述
open file error是正常的警告信息，不用管它。
第一部分操作完毕了，我们可以修改第二部分，使用
get去获取第一次存储的数据。
修改
main如下：
def main() -> None:
c = dbCache("db.cache")
c.cacheSetting(queueMaxKeys=3,ageSec=3)
print(c.get("name"))
print(c.get("hello"))
print(c.get("site"))运行后，效果如下：
由此可以验证，从磁盘读取文件并且加载进内存，没什么问题。
除此之外，该库还支持其他操作，例如：
# 定义一个缓存对象
c = dbCache("db.cache")
# 配置环境变量
c.cacheSetting(queueMaxKeys=3,ageSec=3)
# 写
c.set("name","pdudo")
# 读
print(c.get("name"))
# 修改
c.update("name", "juejin")
# 删除
c.delete("name")接下来，我们就来看下，如何一步一步完成这个最简单的缓存系统。
不用落地的缓存系统系统应该如何实现
在
python中，给我们提供了很多基础的数据类型，例如 列表、字典等。所以说，就没必要自己在定义一套属于自己的数据类型了，可以直接使用现有的数据类型，例如本篇文章所使用的就是字典，这里简单的铺垫一下字典的增删改查。
铺垫python字典基本操作
定义一个空的字典
a，可以使用如下代码:
a = {}写入
key可以直接使用
a[key] = value即可，例如:
a["name"] = "pdudo"
修改也是和上述一样的
关于查询，我们直接使用
a[key]即可。
若没有这个
key会抛错:
KeyError: 'key'。
print(a["name"])
检查是否存在
key，可以使用
key in dict来判断，例如: 想判断
name是否是字典
a中的
key，可以写为:
print("name" in a)若存在于
a中，会返回
True，否则会返回
False。
定义一个不用落地的缓存系统
有了上述关于字典的基本操作，我们可以将其封装一下，定义为自己的操作方法，例如:
class cacheDB():
def __init__(self):
#定义空的字典
self.cache = {}
#增
def set(self,key,value):
self.cache[key] = value
#查
def get(self,key):
return self.cache[key]
#修
def update(self,key,value):
self.cache[key] = value
#删除
def delete(self,key):
del self.cache[key]
def main():
c = cacheDB()
c. set("name","pdudo")
print(c.get("name"))
c.update("name","juejin")
print(c.get("name"))
c.delete("name")
if __name__ == '__main__':
main()我们可以将上述方法，封装在一个
class中，从而实现调用。
例如，运行之后结果为:
数据如何落地
上述，我们已经写了一个最简单的缓存系统，如果此时进程挂掉了，重新启动后，内存中的数据就都没了，所以为了避免重启后数据丢失，可以将数据定时落地到磁盘中，本篇文章所介绍的内置库为:
pickle，该可可以将
python对象存储到文件中，从而保存到磁盘，这个对象可以是字典、也可以是列表，我们来看下，具体方法：
将对象保存到磁盘
使用
pickle的
dump方法，可以将对象保持到文件中，这里举一个很简单的例子：
import pickle
list1 = ["name","juejin","hello"]
with open("test.txt","wb") as f:
pickle.dump(list1,f)上述代码，先引入了
pickle库，而后定义了列表
list1，最后打开文件，使用
pickle.dump将列表对象保持到文件中，这里保存的是二进制，所以是
wb模式。使用
with...open方法，它可以主动在最后帮我们关闭文件句柄。
此时如我们执行脚本后，想查看一下文件，会发现是二进制格式的，例如：
将对象从磁盘中导入到内存中
上述，我们已经将对象保持到磁盘中，接下来，我们使用
pickle的
load方法，将磁盘数据导入到内存中来，这里同样举一个很简答的例子:
import pickle
with open("test.txt","rb") as f:
list2 = pickle.load(f)
print(list2)上述代码，还是先引入
pickle库，而后在以二进制的模式读取文件，最后通过
pickle.load方法，将数据从磁盘中导入到
list2下，接着输出
list2的值。
运行后，可以发现，该值就是我们上述落地到磁盘的对象:
将数据落地和缓存系统结合起来
我们已经将数据落地测试完毕了，如何和缓存系统结合起来呢？ 很简单，我们仅需要在程序启动时，检测一下是否有该文件，若有，则直接读取数据再并入到对象中，否则创建一个新的字典就好。
而后每次有增删改操作，都将数据落地即可，这里用新增数据函数举个例子：
class cacheDB():
def __init__(self):
try:
with open("db.cache","rb") as f:
self.cache = pickle.load(f)
except Exception as e:
self.cache = {}
def set(self,key,value):
self.cache[key] = value
with open("db.cache","wb") as f:
pickle.dump(self.cache,f)上述在
cacheDB的
__init__函数中，就尝试读取本地文件
db.cache，若存在，就
load到内存中，若不存在，就创建一个新的字典。
这样的话，存储的数据就不会因为程序重启而丢失了。
如何保证并发安全
作为一个服务对开提供访问时，需要注意一下并发安全，当多个函数对一个变量进行操作的时候，很容易引起数据混乱，所以还是有必要加一下锁的，我们可以引入
threading库来完成加锁解锁操作，其加锁和解锁代码如下：
import threading lock = threading.Lock # 定义lock lock.acquire() # 加锁 lock.release() # 释放锁
我们可以将次引入到代码中，例如:
import pickle
import threading
lock = threading.lock
class cacheDB():
def __init__(self):
try:
with open("db.cache","rb") as f:
self.cache = pickle.load(f)
except Exception as e:
self.cache={}
def set(self,key,value):
lock.acquire()
self.cache[key] = value
with open("db.cache","wb") as f:
pickle.dump(self.cache,f)
lock.release()
def main():
db = cacheDB()
if __name__ == '__main__':
main()