Pottery，一个超酷的python库

大家好，我是木木。今天给大家分享一个超酷的 Python 库，Pottery。

Pottery 是基于 Redis 的高级键值存储解决方案，提供了一系列简单易用的 API 来操作 Redis 数据库。这个库特别适合需要快速开发分布式应用或需要利用 Redis 强大功能的开发者。它简化了许多复杂的操作，使得开发者可以更加专注于业务逻辑的实现。

特点

易用性：

提供了高级的抽象，让操作 Redis 变得更加直观和简单。

功能丰富：

除了基础的键值存储功能，还包括布隆过滤器、限速器等高级功能。

性能优异：

基于 Redis，继承了 Redis 本身的高性能特性，适合构建高性能的应用。

最佳实践

安装方法

首先，确保你的环境中已安装 Redis，并运行中。然后通过 pip 安装 Pottery：

pip install pottery

功能一：简化的 Redis 访问

Pottery 让访问 Redis 变得异常简单。例如，使用 RedisDict 可以让 Redis 的键值对操作就像操作 Python 字典一样。

>>> from pottery import RedisDict
>>> tel = RedisDict({'jack': 4098, 'sape': 4139}, redis=redis, key='tel')
>>> tel['guido'] = 4127
>>> tel
RedisDict{'jack': 4098, 'sape': 4139, 'guido': 4127}
>>> tel['jack']
4098
>>> del tel['sape']
>>> tel['irv'] = 4127
>>> tel
RedisDict{'jack': 4098, 'guido': 4127, 'irv': 4127}
>>> list(tel)
['jack', 'guido', 'irv']
>>> sorted(tel)
['guido', 'irv', 'jack']
>>> 'guido' in tel
True
>>> 'jack' not in tel
False
>>>

功能二：高级数据结构

利用 Pottery，可以轻松实现如布隆过滤器等高级数据结构，这在处理大规模数据去重时非常有用。

布隆过滤器是一种强大的数据结构，可以帮助您回答这样的问题:

“我以前见过这个元素吗?”
“我见过多少不同的元素?”

而不是

“我以前见过的所有元素都是什么?”

因此，可以将 Bloom 过滤器想象成 Python 集合，您可以向其中添加元素，用于测试元素成员关系，并获取长度，但是不能迭代或从中获取元素

>>> from pottery import BloomFilter
>>> dilberts = BloomFilter(
...     num_elements=100,
...     false_positives=0.01,
...     redis=redis,
...     key='dilberts',
... )

>>> dilberts.add('rajiv')

# 下面便可以使用布隆过滤器功能
>>> 'rajiv' in dilberts
True
>>> 'raj' in dilberts
False
>>> 'dan' in dilberts
False
>>>

高级功能：计时器

Pottery 中的ContextTimer还提供了准确度量运行时间的功能。

请注意的是：测量的是实际时间，而不是 CPU 时间，同时elapsed ()返回的时间以毫秒为单位

>>> import time
>>> from pottery import ContextTimer
>>> timer = ContextTimer()
>>> timer.start()
>>> time.sleep(0.1)
>>> 100 <= timer.elapsed() < 200
True
>>> timer.stop()
>>> time.sleep(0.1)
>>> 100 <= timer.elapsed() < 200
True

当然也可以作为一个上下文管理器

>>> tests = []
>>> with ContextTimer() as timer:
...     time.sleep(0.1)
...     tests.append(100 <= timer.elapsed() < 200)
>>> time.sleep(0.1)
>>> tests.append(100 <= timer.elapsed() < 200)
>>> tests
[True, True]
>>>