python 本地实现带有 ttl 的缓存
在 python 中实现带有 ttl（生存时间）的本地缓存时，可以使用 cachetools 库。
cachetools 简介
cachetools 是一个用于实现缓存功能的 python 库。它提供了各种缓存策略，包括带 ttl 的缓存。
使用 cachetools 实现带有 ttl 的缓存
要使用 cachetools 实现带有 ttl 的缓存，可以按照以下步骤操作：
- 导入 cachetools创建一个 ttlcache 对象将键值对存储到缓存中根据需要从缓存中获取值
以下是一个示例代码：
from cachetools import TTLCachecache = TTLCache(maxsize=100, ttl=600) # 创建一个带有 100 个最大值和 10 分钟 TTL 的缓存cache["key1"] = "value1" # 将键值对存储到缓存中value = cache["key1"] # 从缓存中获取值
在该示例中，我们创建了一个名称为 cache 的 ttlcache 对象，其中包含 100 个最大值和 10 分钟的 ttl。然后，我们将键值对 (“key1”, “value1”) 存储到缓存中。最后，我们从缓存中获取了 “key1” 的值。
其他带 ttl 的缓存库
除了 cachetools 外，还有其他 python 库可以实现带有 ttl 的缓存，例如：
lrucache：提供了一个带有 ttl 的简单 lru 缓存。dogpile.cache：支持多种后端存储（如 redis 和 memcache）的缓存系统，并提供 ttl 功能。
根据具体需求，可以选择合适的库来实现带 ttl 的本地缓存。
以上就是Python本地缓存如何实现TTL功能？的详细内容，更多请关注范的资源库其它相关文章！
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