Pottery：简化 redis 操作

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。

图源网络

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]
>>>

总结

Pottery 通过提供一系列简化的接口和强大的功能，使得在 Python 中使用 Redis 变得前所未有的简单和高效。无论是需要快速访问数据、处理大规模数据集去重，还是实现复杂的分布式应用，Pottery 都是一个值得掌握的强大工具。