Python-使用python-memcache操作Memcached

预备

• Python 2.7
• Memcached 1.4.x
• python-memcached-1.54

安装

1、下载源码包。

wget http://ftp.tummy.com/pub/python-memcached/old-releases/python-memcached-1.54.tar.gz

2、解压缩。

tar -zxvf python-memcached-1.54.tar.gz

3、安装。

python setup.py install

注：需要root权限

编程

#coding:utf8
import memcache

class MemcachedClient():
    ''' python memcached 客户端操作示例 '''

    def __init__(self, hostList):
        self.__mc = memcache.Client(hostList);

    def set(self, key, value):
        result = self.__mc.set("name", "NieYong")
        return result

    def get(self, key):
        name = self.__mc.get("name")
        return name

    def delete(self, key):
        result = self.__mc.delete("name")
        return result

if __name__ == '__main__':
    mc = MemcachedClient(["127.0.0.1:11511", "127.0.0.1:11512"])
    key = "name"
    result = mc.set(key, "NieYong")
    print "set的结果：", result
    name = mc.get(key)
    print "get的结果：", name
    result = mc.delete(key)
    print "delete的结果：", result

执行脚本的结果:

set的结果： True
get的结果： NieYong
delete的结果： 1

1，打开memcached服务

memcached -m 10 -p 12000

2，使用python-memcached模块，进行简单的链接和存取数据

import memcache
 
mc = memcache.Client(['127.0.0.1:12000'], debug=0)

mc.set("foo", "bar")

mc.get("foo")

mc.disconnect_all()

3，其它方法请参考：

help(mc)

以上这篇python 链接和操作 memcache方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

 

 

 

将memcached.pyc拷贝到工作目录

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

输出得到bar

 

4.Python-memcached API总结

主要方法如下：

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, 使用方法如下

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

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

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

python-memcached是不是线程安全的

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

 

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