Python 오픈 소스이며 동적으로 유형이 지정되는 크로스 플랫폼 프로그래밍 언어입니다. 동적 바인딩과 타이핑 기능을 갖춘 고급 내장 데이터 구조는 다음과 같은 사용자에게 매력적입니다. 신속한 애플리케이션 개발. 또한 작업을 자동화하고 데이터 분석을 수행하기 위한 주요 스크립팅 언어로 사용됩니다.

NCache 더 나은 성능과 더 높은 확장성을 위해 데이터를 저장하는 메모리 내 선형 확장 가능한 분산 캐시입니다. 애플리케이션의 향상된 성능을 위한 빠른 데이터 액세스와 관련하여 놀라운 일을 하는 네이티브 .NET 캐시이며 Python이 그 중 하나인 다양한 언어에 대한 클라이언트 측 API를 제공합니다. Python 클라이언트는 다음과 함께 사용할 수 있습니다. NCache 다음과 같은 다양한 기능을 포함합니다. 기본 조작, 데이터 만료 기술, 잠금, 그리고 훨씬 더.

NCache 세부 정보                                다운로드 NCache                                NCache 클라이언트 측 API

Python을 사용하는 이유 NCache?

NCache, 방대한 기능 및 향상된 캐싱 기능과 함께 Python과 함께 사용할 수 있는 유연한 옵션을 제공합니다. NCache 다음과 같은 방식으로 Python 응용 프로그램을 향상시킵니다.

  • 향상된 성능 : 데이터는 메모리 내 캐시에 저장되어 최대 성능과 더 빠른 응답 시간을 제공합니다.
  • 신뢰성: 애플리케이션 서버가 다운되거나 어떻게든 데이터가 손실되는 경우, NCache 제공 신뢰성 데이터 복제의 도움으로.
  • 확장성: NCache 제공 선형 확장성 트랜잭션 로드가 증가할 때 더 많은 캐시 서버를 추가할 수 있습니다. 예를 들어 Python 애플리케이션을 사용하는 동안 상황에 따라 새 캐시 서버를 즉시 추가하고 애플리케이션을 중지하지 않고도 계속해서 더 많은 요청을 처리할 수 있습니다.
  • 고가용성 및 내결함성: 웹 팜의 맥락에서 사용될 때, NCache 단일 장애 지점 없이 클러스터된 캐시의 모든 서버 노드에서 사용 가능한 데이터를 유지하여 더 나은 내결함성을 제공합니다.
  • 클러스터 토폴로지: NCache 다른 제안 캐싱 토폴로지 Python 애플리케이션을 보다 안정적이고 확장 가능하게 만듭니다. 예를 들어, 복제된 토폴로지 애플리케이션이 집중적인 트래픽을 처리할 수 있도록 로드 밸런싱을 제공하고 분할된 복제본 토폴로지 더 빠른 트랜잭션을 위해 더 높은 안정성과 확장성을 제공합니다.

Python 클라이언트 NCache

NCache 세부 정보                                 NCache의 핵심 역량                                     NCache 아키텍처

Python 클라이언트 NCache

클라이언트를 사용하려면 3.5 이상의 Python 버전이 설치되어 있어야 합니다. NCache. 다음 단계에는 Python 클라이언트를 시작하는 방법에 대한 자세한 가이드가 포함되어 있습니다.

1단계: 설치 NCache

가장 첫 번째 단계는 설치하는 것입니다. NCache 개발 환경에서 NCache Linux 및 Windows 설치를 모두 지원합니다. 그 외에도 NCache Enterprise, Professional 및 Open-Source의 세 가지 버전을 제공합니다. 확인하실 수 있습니다 상세한 비교 세 가지 버전 중 가장 적합한 버전을 선택하십시오.

공식 참조하시면 됩니다 설치 설명서, 설치 방법에 대한 단계별 안내 NCache. 완료되면 다음 단계로 이동할 수 있습니다.

2단계: 클러스터형 캐시 생성

다음 단계는 클러스터된 캐시를 만드는 것입니다. 요구 사항에 따라 원하는 만큼 노드를 추가하도록 선택할 수 있습니다. 그러나 데모 목적으로 두 개의 노드 설정을 권장하지만 단일 노드 설정으로도 충분하지만 데이터 복제 품질이 NCache.

NCache 버전에 따라 달라지는 다양한 토폴로지 및 캐시 구성 옵션을 제공합니다. NCache 당신은 사용하고 있습니다. 에 대한 공식 문서를 확인할 수 있습니다. 클러스터된 캐시 생성. 캐시를 성공적으로 생성했으면 다음을 확인하십시오. 캐시 시작, 그러면 이 블로그의 실제 코딩 측면을 시작할 수 있을 것입니다.

3단계: Python 클라이언트 구성 NCache

가장 먼저 할 일은 이라는 이름의 Python 패키지를 가져오는 것입니다. ncache- Enterprise 버전을 사용하는 경우 pip를 통한 클라이언트 NCache. 패키지를 설치하는 명령은 다음과 같습니다. 이 패키지는 Python 애플리케이션에 필요한 모든 클라이언트 라이브러리를 설치합니다.

의 Professional 버전을 사용하는 경우 NCache, 다음 패키지를 설치해야 합니다.

다음으로 Python 애플리케이션에 다음 모듈을 포함합니다.

이제 캐시에 연결해야 합니다. 이를 위해서는 캐시의 이름만 알면 되며 나머지는 클라이언트에서 처리합니다. 다음으로 Python 애플리케이션에 다음 모듈을 포함합니다.

그리고 그게 다야. 캐시에 성공적으로 연결했으며 Python 애플리케이션을 사용할 준비가 되었습니다. NCache. 다음으로, 몇 가지 기본 기능을 보여주기 위해 몇 가지 샘플 코드를 살펴보겠습니다. NCache.

NCache 세부 정보                                 클라이언트 측 작업                                NCahce 문서

몇 가지 기본 작업

아래 코드는 개체를 추가, 가져오기 및 제거하는 방법을 보여줍니다. NCache. 데이터는 단일 항목 또는 여러 항목일 수 있으며 캐시에서 동기식 또는 비동기식으로 삽입, 업데이트 또는 제거할 수 있습니다.

캐시된 데이터 검색

NCache 를 통해 캐시된 데이터를 검색하는 기능을 제공합니다. 명명된 태그, 그룹, 만큼 잘 SQL과 유사한 쿼리. 여러 키워드를 캐시 항목과 연결할 수 있습니다. NCache 캐시 항목에 대한 식별 마커 역할을 합니다. 태그를 통해 이러한 키워드를 기반으로 데이터를 검색할 수 있습니다. 특정 태그와 관련된 데이터를 쿼리해야 하는 고급 태깅의 경우 명명된 태그가 필요합니다.

캐시된 데이터는 색인 다음을 사용하여 쿼리했습니다. SQL과 유사한 메커니즘. 이를 통해 주어진 기준을 충족하는 키를 검색한 다음 키를 결과 세트로 반환할 수 있습니다. 캐시의 항목 간에 관계가 있거나 동일한 범주에 속하는 항목은 다음을 사용하여 그룹화할 수 있습니다. NCache "그룹" 기능. 그룹은 더 나은 효율성을 위해 데이터를 논리적으로 분할할 수 있습니다.

다음 예제에서는 Insert 메서드를 사용하여 'customer' 개체를 포함하는 CacheItem을 캐시에 추가합니다. 그런 다음 태그를 추가하여 추가 태그 속성을 설정합니다.

결론

NCache 기존 Python 응용 프로그램에 쉽고 원활하게 통합할 수 있으며 몇 단계만 거치면 NCache, 확장성을 제공합니다. 이 모든 것을 시작하려면 다운로드하세요. NCache 지금!

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