compression-cache 0.0.13

Python function caching with compression

COMPRESSION-CACHE

Описание

COMPRESSION-CACHE — это библиотека, предназначенная для эффективного кэширования сжатых данных. Она предоставляет инструменты для хранения и управления сжатыми данными в памяти или на диске, позволяя ускорить обработку данных путем повторного использования уже сжатых объектов. Библиотека может быть полезна в приложениях, где требуется частое чтение и запись больших объемов данных, таких как базы данных, системы хранения и кэширования, а также в областях с ограничениями по производительности, например, в мобильных или встроенных системах.

Основные особенности библиотеки COMPRESSION-CACHE:

1. Сжатие данных - поддержка различных алгоритмов сжатия (например, ZIP, GZIP) для уменьшения объема данных.
2. Кэширование - сохранение сжатых данных в памяти или на диске для ускорения последующих запросов.
3. Высокая производительность - оптимизация операций чтения и записи для работы с большими объемами данных.
4. Гибкость - возможность настройки параметров сжатия и кэширования в зависимости от требований приложения.

Установка

1. Установка библиотеки:

   pip install compression-cache
   

Примеры:

Async:

Пример асинхронного кэширования можно найти в файле

import asyncio, faker, random
from typing import Dict, List, Union
from compression_cache import CacheTTL


async def get_accounts(count_account: int) -> List[Dict[str, Union[str, int]]]:
 print(f"Get new list accounts count_account: {count_account}")
 fake = faker.Faker()
 accounts: List[Dict[str, Union[str, int]]] = []
 for _ in range(count_account):
     account = {
         "id": random.randint(1000, 9999),
         "name": fake.user_name(),
         "first_name": fake.first_name(),
         "last_name": fake.last_name(),
     }
     accounts.append(account) # type: ignore
 return accounts


@CacheTTL(ttl=60 * 5, key_args=["count_account"], compressor_level=3)
async def async_function(count_account: int) -> List[Dict[str, Union[str, int]]]:
 return await get_accounts(count_account=count_account)


async def main():
 for count_account in [10, 20, 10, 20]:
     print(f"count_account: {count_account}")
     await async_function(count_account=count_account)


asyncio.run(main())

Sync:

Пример синхронного кэширования можно найти в файле

import faker, random
from typing import Dict, List, Union
from compression_cache import CacheTTL


def get_accounts(count_account: int) -> List[Dict[str, Union[str, int]]]:
 print(f"Get new list accounts count_account: {count_account}")
 fake = faker.Faker()
 accounts: List[Dict[str, Union[str, int]]] = []
 for _ in range(count_account):
     account = {
         "id": random.randint(1000, 9999),
         "name": fake.user_name(),
         "first_name": fake.first_name(),
         "last_name": fake.last_name(),
     }
     accounts.append(account) # type: ignore
 return accounts


@CacheTTL(ttl=60 * 5, key_args=["count_account"], compressor_level=3)
def async_function(count_account: int) -> List[Dict[str, Union[str, int]]]:
 return get_accounts(count_account=count_account)


def main():
 for count_account in [10, 20, 10, 20]:
     print(f"count_account: {count_account}")
     async_function(count_account=count_account)


main()

License

MIT License