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Python操作Memcached

發布時間：2025/3/21 python 40 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 Python操作Memcached 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

　Memcached是一個高性能的分布式內存對象緩存系統，用于動態WEB應用以減輕數據庫負載。它通過在內存中緩存數據和對象來減少讀取數據庫的次數，從而提高動態，數據庫網站的速度。Memcached基于一個存儲鍵/值對的hashmap。其守護進程（daemon）是用C寫的，但是客戶端可以用任何語言來編程，并通過memcached協議與守護進程通信。

Memcached安裝

服務端安裝memcached：

用wget 去http://memcached.org下載最新源碼

tar?-zxvf memcached-x.x.x.tar.gz

cd memcached-x.x.x

./configure && make && make test && sudo make install

PS：依賴libevent，需要提前安裝

yum install libevent-devel

apt-get install libevent-dev

啟動memcached

memcached?-d?-m?10?-u root?-l?0.0.0.0?-p?12000?-c?256?-P?/tmp/memcached.pid

參數說明:

????-d 是啟動一個守護進程

????-m 是分配給Memcache使用的內存數量，單位是MB

????-u 是運行Memcache的用戶

????-l 是監聽的服務器IP地址

????-p 是設置Memcache監聽的端口,最好是1024以上的端口

????-c 選項是最大運行的并發連接數，默認是1024，按照你服務器的負載量來設定

????-P 是設置保存Memcache的pid文件

memcached命令

存儲命令:?set/add/replace/append/prepend/cas

獲取命令: get/gets

其他命令: delete/stats..

菜鳥教程：https://www.runoob.com/memcached/memcached-install.html

Python操作Memcached

安裝API

Python操作Memcached使用Python-memcached模塊

下載安裝：https://pypi.python.org/pypi/python-memcached? 或者 pip install python-memcached

簡單的操作示例：

#!/usr/bin/env python3

#coding:utf8

import?memcache

#鏈接

mc?=?memcache.Client(['139.129.5.191:12000'], debug=True)

#插入

mc.set("name",?"python")

#讀取

ret?=?mc.get('name')

print?(ret)

# 輸出結果

python

# debug=True表示運行出現錯誤時，可以顯示錯誤信息，正式環境可以不加

天生支持集群：

　　python-memcached模塊原生支持集群操作，其原理是在內存中維護一個主機列表，且集群中主機的權重值和主機在列表中重復出現的次數成正比。

主機IP??????? 權重

1.1.1.1????????1

1.1.1.2????????2

1.1.1.3????????3

　　那么內存中主機列表為：host_list = ["1.1.1.1", "1.1.1.2","1.1.1.2","1.1.1.3","1.1.1.3","1.1.1.3",]

用戶如果要在內存中創建一個鍵值對（如：k1 = "value1"），那么要執行以下步驟：

根據算法將k1轉換成一個數字

將數字和主機列表長度求余數，得到一個值N（0 <= N < 長度）

在主機列表中根據第二步得到的值為索引獲取主機，例如: host_list[N]

連接將第三步中獲取的主機，將k1 = "value1" 放置在該服務器的內存中

代碼如下：

#!/usr/bin/env python3

#coding:utf8

import?memcache

mc?=?memcache.Client([('1.1.1.1:12000',?1), ('1.1.1.2:12000',?2),('1.1.1.3:12000',3)])

mc.set('k1','value1')

ret?=?mc.get('k1')

print?(ret)

基本memcached操作

add?? ? ? ?添加一條鍵值對，如果已經存在的key，重復執行add操作會出現異常

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

import?memcache

mc?=?memcache.Client(['0.0.0.0:12000'])

mc.add('k1',?'v1')

mc.add('k1',?'v2')?# 報錯，對已經存在的key重復添加，失敗！！！

例如：

ret1?=?mc.add('name','tom')

print(refalse)

ret2?=?mc.add('name','jack')

print(retrue)

結果：

False?#當已經存在key 那么返回false

True??#如果不存在key???? 那么返回treue??

replace?? ?replace修改某個key的值，如果key不存在，則異常

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

import?memcache

mc?=?memcache.Client(['0.0.0.0:12000'])

mc.set('name','tom')

re?=?mc.get('name')

print(re)

rereplace?=?mc.replace('name','jack')

re?=?mc.get('name')

print(rereplace,re)

結果：

tom??#第一次賦值

True?jack?#如果存在key那么修改成功為yaoyao 返回True

rereplace?=?mc.replace('name1','hahaha')

re?=?mc.get('name1')

print(rereplace,re)

結果：

False?None?#如果不存在key，修改失敗，返回空值

set 和 set_multi

set : 設置一個鍵值對，如果Key不存在，則創建，如果key存在，則修改。

set_multi : 設置多個鍵值對，如果key不存在，則創建，如果key存在，則修改。

import?memcache

mc?=?memcache.Client(['0.0.0.0:12000'])

mc.set('name','tom')

re?=?mc.get('name')

print('set用法',re)?#設置一個鍵值對

dic?=?{'name':'to,','age':'19','job':'IT'}

mc.set_multi(dic)??#設置多個鍵值對

#或者mc.set_multi({'name':'tom','age':'19','job':'IT'})

mcname?=?mc.get('name')

mcage?=?mc.get('age')

mcjob?=?mc.get('job')

print('set_multi用法:',mcname,mcage,mcjob)

delete 和 delete_multi

delete : 在Memcached中刪除指定的一個鍵值對

delete_multi : 在Memcached中刪除指定多個鍵值對

import?memcache

mc?=?memcache.Client(['0.0.0.0:12000'])

mc.set('name','tom')

re?=?mc.get('name')

print('存在',re)

mc.delete('name')

re?=?mc.get('name')

print('刪除',re)??#刪除一個鍵值對

get 和 get_multi

get : 獲取一個鍵值對

get_multi : 獲取多個鍵值對

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

import?memcache

mc?=?memcache.Client(['0.0.0.0:12000'])

mc.set('name','tom')

re?=?mc.get('name')

print('get',re)?????#獲取一個鍵值對

dic?=?{'name':'to,','age':'19','job':'IT'}

mc.set_multi(dic)

regetmu=mc.get_multi(['name','age','job'])

print('get_multi',re)?#獲取多個鍵值對的值

append 和 prepend

append : 修改指定key的值，在該值后面追加內容。

prepend : 修改指定key的值，在該值前面插入內容。

import?memcache

mc?=?memcache.Client(['0.0.0.0:12000'])

mc.set('num','第一|')

re?=?mc.get('num')

print(re)

mc.append('num','追加第二個')?#在第一后面追加

re?=?mc.get('num')

print(re)

mc.prepend('num','我是零個')??#在第一前面追加

re?=?mc.get('num')

print(re)

結果：

第一|

第一|追加第二個

我是零個第一|追加第二個

decr 和 incr

?decr : 自減，將Memcached中的一個值增加N（N默認為1）

?incr ?: 自增，將Memcached中的一個值減少N（N默認為1）

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

import?memcache

mc?=?memcache.Client(['0.0.0.0:12000'])

mc.set('num','1')

re?=?mc.get('num')

print('我是沒加過的值',re)

mc.incr('num','9')

re?=?mc.get('num')

print('我是加上新增后的值',re)

mc.decr('num','5')

re?=?mc.get('num')

print('我是減去的值',re)

# 結果：

我是沒加過的值?1

我是加上新增后的值?10

是減去的值?5

gets 和 cas

使用緩存系統共享數據資源就必然繞不開數據爭奪和臟數據（數據混亂）的問題。

假設商城某件商品的剩余個數保存在memcache中，product_count = 900

A用戶刷新頁面從memecache中讀取到product_count = 900

B用戶刷新頁面從memecache中讀取到product_count = 900

A,B用戶均購買商品，并修改product_count的值

A修改后，product_count = 899

B修改后，product_count = 899

然而正確數字應該是898，數據就混亂了。

如果想要避免這種情況的發生，則可以使用 ?gets　和　cas

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

import?memcache

mc?=?memcache.Client(['0.0.0.0:12000'],cache_cas=True)

mc.set('count','10')

reget?=?mc.get('count')

print('件數',reget)

regets?=?mc.gets('count')

print(regets)

# 如果有人在gets之后和cas之前修改了product_count，那么，

下面的設置將會執行失敗，剖出異常，從而避免非正常數據的產生

recas?=?mc.cas('count','11')

print(recas)

regets?=?mc.gets('count')

print('修改',regets)

本質上每次執行gets時，會從memcache中獲取一個自增的數字，通過cas去修改gets的值時，會攜帶之前獲取的自增和memcache中的自增值進行比較，如果相等，則可以提交，如果不相等，那么表示在gets和cas執行之間，又有其他人執行了gets，則不允許修改。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python操作Memcached的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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