python字典做缓存

python字典做缓存相关知识

• 微信小程序 wx.setStorage 缓存字典策略

  官方提供了wx.setStorage 等接口给开发者缓存数据，但是对于使用Array()来缓存字典数据似乎存在bug？在设置后并不能成功。    var arr = Array()     arr['key'] = 'value'     wx.setStorage({      key: 'test_key',      data: arr     })控制台里是这样的！并没有缓存成功投机取巧：使用数组模拟字典的效果解决方案如下根据key取值根据key、data更新数组我的需求是缓存一个阅读记录的字典其数据格式如下
• Python + Memcached：在分布式应用程序中实现高效缓存

  　　在开发Python程序时，实现缓存是重要的一环。缓存技术能够在很大程度上提升性能，从而避免数据的重复计算，或是数据库访问过慢的问题。 　　Python内置了实现缓存的技术，包括简单的字典和诸如functools.lru_cache之类更加完整的数据结构。后者可以利用“最近最少使用”算法限制缓存的大小，做到任意缓存。 　　然而，依照定义，这些数据结构仅限于Python进程内部使用。这可能对大规模分布式应用导致问题，因为当你的程序的多个副本在大规模平台上运行时，使用这种本地内存中的数据结构将
• 【Python 1-11】Python手把手教程之——字典的用法和对字典的管理

  作者 | 弗拉德 来源 | 弗拉德 字典 字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。字典的每个键值 key=>value对用冒号:分割，每个键值对之间用逗号,分割，整个字典包括在花括号{}中。 使用字典 在Python中，字典是一系列键—值对。每个键都与一个值相关联，你可以使用键来访问与之相关联的值。与键相关联的值可以是数字、字符串、列表乃至字典。事实上，可将任何Python对象用作字典中的值。 来看一个游戏，其中包含一些外星人，这些外星人的颜色和点数各不相同，如下所示: alien
• python字典类型

  字典类型简介字典(dict)是存储key/value数据的容器，也就是所谓的map、hash、关联数组。无论是什么称呼，都是键值对存储的方式。在python中，dict类型使用大括号包围：D = {"key1": "value1",      "key2": "value2",      "key3": "value3"}dict对象中存储的元素没有位置顺序，所以dict不是序列，不能通过索引的方式取元素。dict是按照key进行存储的，所以需要通过key作为定位元素的依据，比如取元素或修改key对应的value。比如：D['key1']     # 得到value1 D['key2']     # 得到value2 D['key3']     # 得到value3字典的结构dict是一个hashtable数据结构，除了数据类型的声明头部分，还主要存储了3部分数据：一个hash值，两个指针。下面详细解释dict的结构。下面是一个Dict对象：D = {"key1": "value1",      "key2

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• Mybatis缓存详解 基于mybatis 3.5.1版本，全面介绍mybatis一级缓存、二级缓存以及自定义缓存的使用方法、实现原理、应用场景、优缺点等，并进行现场验证

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• Bitmap高效缓存 本门课程会介绍Bitmap相关知识点及如何高效加载，还会介绍Android缓存策略，通过综合前面所学模仿ImageLoader实现图片高效加载功能。

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python字典做缓存相关教程

• 6. 字典 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含3个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含3个键值对键 1 的值是 100键 2 的值是 200键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值
• Python 数据类型详细篇：字典 前面的几个小节我们分别学习了字符串、列表、和元组等等几种 Python 中的基础数据类型，这节课我们来学习 Python 中另一个比较重要的数据类型–字典，字典和其他我们已经学习过的数据类型都有些不一样，具体不一样在哪里我们一起来看一下：
• 1. 字典简介 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含 3 个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含 3 个键值对键 1 的值是 100 键 2 的值是 200 键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书；在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值；在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值；在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值。
• 5. 遍历字典 Python 提供了 for 循环语句用于遍历列表、集合、字典等数据类型，关于 for 循环语句的详细用法，请参考词条 Python 的循环控制语句。
• 启动二级缓存 在 Hibernate 的主配置文件中启动并指定二级缓存的实现者；<property name="cache.use_structured_entries">true</property><property name="cache.region.factory_class">org.hibernate.cache.ehcache.EhCacheRegionFactory</property>添加 EhCache 相关的 JAR 包。这些 JAR 包都可以在下载的 Hibernate 框架包的 lib 文件夹中找到；ehcache-core-2.4.3.jar；hibernate-ehcache-4.2.0.Final.jar。在项目的 src 中添加 EhCache 缓存框架的配置文件 ehcache.xml；这个配置文件可以在下载的 Hibernate 框架包中的 project 目录下的 etc 中找到。此配置文件中的内容用来配置缓存管理相关信息。<ehcache> <diskStore path="java.io.tmpdir"/> <defaultCache maxElementsInMemory="10000" eternal="false" timeToIdleSeconds="120" timeToLiveSeconds="120" overflowToDisk="true" /> </ehcache> 配置说明：maxElementsInMemory： 缓存最大数目；eternal ： 缓存是否持久；overflowToDisk ： 是否保存到磁盘，当系统当机时；timeToIdleSeconds ： 当缓存闲置 n 秒后销毁；timeToLiveSeconds ： 当缓存存活 n 秒后销毁。在需要缓存的实体类上添加 @cache 注解 @Cache(usage=CacheConcurrencyStrategy.TRANSACTIONAL,include="all",region="student") 只有被 @Cache 注解的实体才会被存储进二级缓存中，此注解有一个 usage 属性，用来配置缓存的策略，是一个枚举类型，有如下几种选择：CacheConcurrencyStrategy.NONE；CacheConcurrencyStrategy.NONSTRICT_READ_WRITE： 非严格读写缓存；CacheConcurrencyStrategy.READ_ONLY： 只读缓存；CacheConcurrencyStrategy.READ_WRITE： 读写缓存；CacheConcurrencyStrategy.TRANSACTIONAL： 事务缓存。Region 指定二级缓存中的区域名，默认为类或者集合的名字。include 有几个选项，non-lazy 当属性延迟抓取打开时，标记为 lazy=“true” 的实体的属性可能无法被缓存。做完上面的事情后，再执行前面的两个 Session 对象查询同一个学生的代码，再查看控制台上的信息：Hibernate: select student0_.stuId as stuId1_1_0_, student0_.classRoomId as classRoo5_1_0_, student0_.stuName as stuName2_1_0_, student0_.stuPassword as stuPassw3_1_0_, student0_.stuSex as stuSex4_1_0_ from Student student0_ where student0_.stuId=?学生姓名：Hibernate--------------第二次查询------------------学生姓名：Hibernate第一次查询时，需要发送 SQL 请求，第二查询时，不再发送 SQL 请求，因为查询过的信息已经被存储在了二级缓存中，Hibernate 会直接从缓存查询。二级缓存并不支持缓存 Blob 类型的数据。
• 3. 存储缓存 说到存储缓存就更复杂了，因为这还会涉及到文件系统，如果你对这些不是很了解可以试着了解一下，如果不太明白可以先略过，随着你在计算机行业的沉淀，慢慢就会理解这个，这属于 Sass 的源代码和设计思想范畴。Sass 会缓存已经解析的文档，以便可以重用它们，这样就不用再次对这些文档进行解析，这个就很像我们所熟知的 http 缓存。一般来说 Sass 会把缓存存储在文件系统上，并且会通过 cache_location 标识其存储位置，如果你想更改缓存的位置或者其他相关的选项，首先你需要有对文件的读写权限，然后在进程之间共享缓存，同时 Sass 为我们提供了配置项来修改这些。我们可以在命令行中使用 –cache-location 来更改缓存存储的位置，以便在后面的调用中运行的更快，这需要 Ruby 环境，用法如下：$ sass --cache-location=/global/my-cache style.scss style.css除了上面的配置外，我们还可以通过在命令行中使用 --no-cache 来取消 Sass 对解析文件的缓存，这同样需要 Ruby 环境，用法如下：$ sass --no-cache style.scss style.css

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