Python は、オープンソースで動的に型付けされたクロスプラットフォームのプログラミング言語です。動的なバインディングと型指定を備えた高レベルの組み込みデータ構造により、 迅速なアプリケーション開発。 また、タスクを自動化し、データ分析を行うための主要なスクリプト言語としても使用されます。
NCache は、メモリ内の線形にスケーラブルな分散キャッシュであり、データを格納してパフォーマンスとスケーラビリティを向上させます。 これはネイティブの.NETキャッシュであり、アプリケーションのパフォーマンスを向上させるための高速データアクセスに関しては不思議に思い、PythonもそのXNUMXつである多数の言語用のクライアント側APIを提供します。 Pythonクライアントはで使用できます NCache 次のようなさまざまな機能が含まれています 基本的な操作, データ有効期限テクニック, ロッキング、および大いに多く。
NCache 詳細 ダウンロード NCache NCache クライアント側API
Pythonを使用する理由 NCache?
NCacheは、その膨大な機能と強化されたキャッシュ機能とともに、Pythonで使用するための柔軟なオプションを提供します。 NCache 次の方法でPythonアプリケーションを強化します。
- パフォーマンスを向上させた： データはメモリ内キャッシュに保存されるため、パフォーマンスが最大になり、応答時間が短縮されます。
- 信頼性の向上：アプリケーションサーバーがダウンしたり、何らかの理由でデータが失われた場合、 NCache は、大阪で 信頼性 データ複製の助けを借りて。
- スケーラビリティ： NCache は、大阪で 線形スケーラビリティ トランザクションの負荷が増大したときにキャッシュサーバーを追加できるようにします。 たとえば、Pythonアプリケーションを使用しているときに、状況に応じて新しいキャッシュサーバーを即座に追加し、アプリケーションを停止することなく、より多くのリクエストを処理し続けることができます。
- 高可用性とフォールトトレランス： Webファームのコンテキストで使用する場合、 NCache 単一障害点がなく、クラスター化されたキャッシュ内のすべてのサーバーノードでデータを利用できるようにすることで、フォールトトレランスが向上します。
- クラスタートポロジ: NCache 異なるオファー キャッシングトポロジ Pythonアプリケーションをより信頼性が高くスケーラブルにするため。 例えば、 複製されたトポロジー アプリケーションが集中的なトラフィックを処理できるように負荷分散を提供し、 パーティション化されたレプリカトポロジ より高速なトランザクションのために、より高い信頼性とスケーラビリティを提供します。
Pythonクライアントと NCache
NCache 詳細 NCacheのコア機能 NCache アーキテクチャ
Pythonクライアント NCache
クライアントで使用するには、Python バージョン 3.5 以上がインストールされている必要があります。 NCache。 次の手順には、Pythonクライアントの使用を開始する方法に関する詳細なガイドが含まれています。
ステップ1：インストール NCache
最初のステップはインストールすることです NCache 開発環境では、 NCache Linux と Windows の両方のインストールをサポートします。それに加えて NCache Enterprise、Professional、Open-SourceのXNUMXつのバージョンを提供しています。 あなたはチェックアウトすることができます 詳細な比較 XNUMXつのバージョンのうち、最適なバージョンを選択します。
あなたは公式を参照することができます インストールガイド、インストール方法のステップバイステップのガイダンス NCache。 それが済んだら、次のステップに進むことができます。
ステップ2：クラスター化されたキャッシュを作成する
次のステップは、クラスター化されたキャッシュを作成することです。 要件に応じて、必要な数のノードを追加するか、追加するかを選択できます。 ただし、デモの目的では、XNUMXノードのセットアップをお勧めしますが、XNUMXノードのセットアップでも十分ですが、 NCache.
NCache のバージョンに応じて異なるさまざまなトポロジとキャッシュ構成オプションを提供します NCache 使用しています。 の公式ドキュメントを確認できます クラスタ化されたキャッシュの作成。 キャッシュを正常に作成したら、必ず次のことを行ってください。 キャッシュを開始します、そしてあなたはこのブログの実際のコーディングの側面を始めるためのあなたの道にうまく行くでしょう。
ステップ3：でPythonクライアントを構成する NCache
最初に行うことは、という名前のPythonパッケージをフェッチすることです ncache-Enterpriseエディションを使用している場合は、pip経由のクライアント NCache。 パッケージをインストールするコマンドを以下に示します。 このパッケージは、Pythonアプリケーションに必要なすべてのクライアントライブラリをインストールします。
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pip install ncache-client |
そして、あなたがのプロフェッショナル版を使用している場合 NCache、次に、次のパッケージをインストールする必要があります。
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pip install ncache-professional-client |
次に、Pythonアプリケーションに次のモジュールを含めます。
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from ncache.client.cache import cache |
次に、キャッシュに接続する必要があります。 このために必要なのはキャッシュの名前だけで、残りはクライアントによって処理されます。 次に、Pythonアプリケーションに次のモジュールを含めます。
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try: cache = ncache.CacheManager.get_cache(“myCache”) except Exception as exp: # handle any exceptions |
以上です。 キャッシュに正常に接続し、Pythonアプリケーションを使用する準備ができました NCache。 次に、いくつかの基本的な機能を紹介するために、いくつかのサンプルコードを見ていきます。 NCache.
NCache 詳細 クライアント側の操作 NCahceドキュメント
いくつかの基本的な操作
以下のコードは、オブジェクトを追加、取得、および削除する方法を示しています。 NCache。 データは単一のアイテムまたは複数のアイテムにすることができ、同期的または非同期的に挿入、更新、またはキャッシュから削除することができます。
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try: # Pre-condition: Cache is already connected # Get product from database against given product ID product = fetch_product_from_db() # Generate a unique cache key for this product key = "Product:" + product.get_product_id() # Add Product object to cache version = cache.add(key, product) # Get item against key from cache in given Class type retrieved_item = cache.get(key, Product) # Remove specified item item_removed = cache.remove(key, Product) except Exception as exp: # Handle errors |
キャッシュされたデータの検索
NCache キャッシュされたデータを検索する機能を提供します 名前付きタグ, グループヘッド、 と同様 SQLのようなクエリ。 複数のキーワードをキャッシュアイテムに関連付けることができます NCache これらは、キャッシュアイテムの識別マーカーとして機能します。 これらのキーワードに基づいて、タグを介してデータを取得できます。 特定のタグに関連するデータをクエリする必要がある高度なレベルのタグ付けには、名前付きタグが必要です。
キャッシュされたデータは 索引付けされた 次に、 SQLのようなメカニズム。 指定された条件を満たすキーを検索して、結果セットにキーを返すことができます。 それらの間に関係がある、または同じカテゴリに分類されるキャッシュ内のアイテムは、次を使用してグループ化できます。 NCache 「グループ」機能。 グループは、効率を高めるためにデータを論理的に分割できます。
次の例では、Insertメソッドを使用して、オブジェクト'customer'を含むCacheItemをキャッシュに追加します。 次に、タグを追加して、タグプロパティを追加します。
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try: # Get customer from database customer = fetch_customer_from_db("ALFKI") # Create a unique cache key for this customer. key = "Customers:" + customer.get_customer_id() # Specify tags tags = [ ncache.Tag("East Coast Customers"), ncache.Tag("Important Customers") ] # Create a new CacheItem cache_item = ncache.CacheItem(customer) # Setting the tag property of the cacheItem cache_item.set_tags(tags) # Add customer object to cache version = cache.add(key, cache_item) except Exception as exp: # Handle errors |
まとめ
NCache 既存のPythonアプリケーションに簡単かつシームレスに統合でき、わずか数ステップで、 NCache、スケーラビリティも提供します。 これらすべてを開始するには、ダウンロードしてください NCache 今！