Pottery，一个超酷的 Python 库
在分布式系统和高并发环境中，Redis 作为一种高性能的键值存储数据库，被广泛应用于缓存、会话管理、队列等场景。
Pottery 是一个基于 Redis 的 Python 库，旨在简化分布式锁、集合和队列等操作。
Pottery 提供了一系列高层次的抽象，使得开发者可以更方便地使用 Redis 来实现复杂的分布式系统功能。
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pip install pottery1.
缓存函数结果，减少重复计算或数据库查询。
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import time
import redis
from pottery import redis_cache
CACHE_DB_URL = redis://:123456@127.0.0.1:6379/2
rd = redis.from_url(CACHE_DB_URL)
@redis_cache(redis=rd, key=expensive_calculation, timeout=60)
def expensive_calculation(n):
print("run expensive_calculation")
time.sleep(2)
return n * n
print(expensive_calculation(5)) # 第一次执行并缓存
print(expensive_calculation(5)) # 从缓存读取
print(expensive_calculation(6)) # 新参数，独立缓存1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.
分布式系统中协调多进程/多机器的资源访问。解决幂等、缓存击穿。
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import redis
from pottery import Redlock
CACHE_DB_URL = redis://:123456@127.0.0.1:6379/2
rd = redis.from_url(CACHE_DB_URL)
# 初始化分布式锁
lock = Redlock(key=my-lock, masters={rd},
auto_release_time=10)
try:
if lock.acquire():
print("锁已获取，执行关键操作...")
# 执行需要互斥的操作（如修改共享资源）
else:
print("获取锁失败")
finally:
lock.release() # 释放锁1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.
缓存击穿、网址、垃圾过滤，黑名单过滤等：
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import redis
from pottery import BloomFilter
CACHE_DB_URL = redis://:123456@127.0.0.1:6379/2
rd = redis.from_url(CACHE_DB_URL)
# 初始化布隆过滤器
bloom_filter = BloomFilter(
num_elements=100, # 预计插入的元素数量
false_positives=0.01, # 可接受的误判率
redis=rd, # Redis 连接
key=bloom_filter_key # 布隆过滤器的键名
)
url = https://example.com
if url notin bloom_filter:
print("首次处理该URL")
bloom_filter.add(url)
else:
print("URL已存在")1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.
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。
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THE END
