python-memcached包使用方法
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将memcached.pyc拷贝到工作目录
#!/usr/bin/env python import memcache mc = memcache.Client(['127.0.0.1:12000'],debug=0)
mc.set("foo","bar")
value = mc.get("foo")
print value
输出得到bar
4.Python-memcached API总结
主要方法如下:
@set(key,val,time=0,min_compress_len=0)
无条件键值对的设置,其中的time用于设置超时,单位是秒,而min_compress_len则用于设置zlib压缩(注:zlib是提供数据压缩用的函式库)
@set_multi(mapping,time=0,key_prefix='',min_compress_len=0)
设置多个键值对,key_prefix是key的前缀,完整的键名是key_prefix+key, 使用方法如下
>>> mc.set_multi({'k1' : 1, 'k2' : 2}, key_prefix='pfx_') == [] >>> mc.get_multi(['k1', 'k2', 'nonexist'], key_prefix='pfx_') == {'k1' : 1, 'k2' : 2}
@add(key,val,time=0,min_compress_len=0)
添加一个键值对,内部调用_set()方法
@replace(key,val,time=0,min_compress_len=0)
替换value,内部调用_set()方法
@get(key)
根据key去获取value,出错返回None
@get_multi(keys,key_prefix='')
获取多个key的值,返回的是字典。keys为key的列表
@delete(key,time=0)
删除某个key。time的单位为秒,用于确保在特定时间内的set和update操作会失败。如果返回非0则代表成功
@incr(key,delta=1)
自增变量加上delta,默认加1,使用如下
>>> mc.set("counter", "") >>> mc.incr("counter") 21 @decr(key,delta=1)
自减变量减去delta,默认减1
5._set方法
很多方法内部都调用了_set方法,其源码如下:
注: memcached 的客户端使用TCP链接与服务器通讯, 一个运行中的memcached服务器监视一些端口, 客户端连接这些端口,发送命令到服务器,读取回应,最后关闭连接。(具体命令请参考《Memcached 协议中文版》)
6.python-memcached线程安全
答案是肯定的,为什么我们需要线程安全的memcached client,因为我们的实际应用一般是多线程的模型,例如cherrypy、twisted,如果python-memcached不是线程安全的话,引起的问题不仅仅是并发修改共享变量这么简单,是外部socket链接的数据流的混乱
python-memcached怎么实现线程安全的呢?查看源代码看到
try:
# Only exists in Python 2.4+
from threading import local
except ImportError:
# TODO: add the pure-python local implementation
class local(object):
pass class Client(local):
很取巧的让Client类继承threading.local,也就是Client里面的每一个属性都是跟当前线程绑定的。实现虽然不太优雅,但是很实在。但是别以为这样就可以随便在线程里面用python-memcached了,因为这种thread local的做法,你的应用必须要使用thread pool的模式,而不能不停创建销毁thread,因为每一个新线程的创建,对于就会使用一个全新的Client,也就是一个全新的socket链接,如果不停打开创建销毁thread的话,就会导致不停的创建销毁socket链接,导致性能大量下降。幸好,无论是cherrypy还是twisted,都是使用了thread pool的模式
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