python-memcached包使用方法

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将memcached.pyc拷贝到工做目录

1 #!/usr/bin/env python
2  
3 import memcache
4  
5 mc = memcache.Client(['127.0.0.1:12000'],debug=0)
6 mc.set("foo","bar")
7 value = mc.get("foo")
8 print value

输出获得bar

 

4.Python-memcached API总结

主要方法以下：

1 @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, 使用方法以下

1   >>> mc.set_multi({'k1' : 1, 'k2' : 2}, key_prefix='pfx_') == []
2 
3   >>> 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操做会失败。若是返回非0则表明成功

 

@incr(key,delta=1)

自增变量加上delta，默认加1，使用以下

1 >>> mc.set("counter", "20")  
2 
3 >>> mc.incr("counter")
4 
5 21
6 
7 @decr(key,delta=1)

 

自减变量减去delta，默认减1

5._set方法

不少方法内部都调用了_set方法，其源码以下：

注: memcached 的客户端使用TCP连接与服务器通信, 一个运行中的memcached服务器监视一些端口, 客户端链接这些端口，发送命令到服务器，读取回应，最后关闭链接。（具体命令请参考《Memcached 协议中文版》）

 

6.python-memcached线程安全

python-memcached是否是线程安全的

答案是确定的，为何咱们须要线程安全的memcached client，由于咱们的实际应用通常是多线程的模型，例如cherrypy、twisted，若是python-memcached不是线程安全的话，引发的问题不单单是并发修改共享变量这么简单，是外部socket连接的数据流的混乱

python-memcached怎么实现线程安全的呢？查看源代码看到

 

1 try:
2     # Only exists in Python 2.4+
3     from threading import local
4 except ImportError:
5     # TODO:  add the pure-python local implementation
6     class local(object):
7         pass
8  
9 class Client(local):

 

 

很取巧的让Client类继承threading.local，也就是Client里面的每个属性都是跟当前线程绑定的。实现虽然不太优雅，可是很实在。可是别觉得这样就能够随便在线程里面用python-memcached了，由于这种thread local的作法，你的应用必需要使用thread pool的模式，而不能不停建立销毁thread，由于每个新线程的建立，对于就会使用一个全新的Client，也就是一个全新的socket连接，若是不停打开建立销毁thread的话，就会致使不停的建立销毁socket连接，致使性能大量降低。幸亏，不管是cherrypy仍是twisted，都是使用了thread pool的模式