python缓存入库_python从数据库读取数据后会缓存数据吗

❶ 电脑python缓存文件有哪些

py：最常见的 Python 源代码文件。
.pyc：常见的 Python 字节码缓存文件，可以反编译成 py 文件。
.pyo：另一种 Python 字节码缓存文件，只存在于 Python2 及 Python3.5 之前的版本。
.pyi：Python 的存根文件，常用于 IDE 代码格式检查时的类型提示。
.pyw：另一种 Python 源代码文件，一般启简模只存在于 Windows 系统。
.pyd：一种 Python 可直接调用的 C 语言动态链接库文件，一般只存在于 Windows 系统。
.pyx：Cython 源代码文件悄缓，一般用来咐搏编写 Python 的 C 扩展。

❷ python 将计算结果保留到缓存中

定义一个延迟属性的一种高效方法是通过使用一个描述器类，如下所示：

</pre>

你需要像下面这样在一个类中使用它：

class Circle:
def init (self, radius):
self.radius = radius

</pre>

下面在一个交互环境中演示它的使用：

</pre>

仔细观察你会发现消息 Computing area 和 Computing perimeter 仅仅出现一次。

很多时候，构造一个延迟计算属性的主要目的是为了提升性能。例如，你可以避免计算这些属性值，除非你真的需要它们。这里演示的方案就是用来实现这样的效果的，只不过它是通过以非常高效的方式使用描述器的一个精妙特性来达到这种效果的。

正如在其他小节(如8.9小节)所讲的那样，当一个描述器被放入一个类的定义时，每次访问属性时它的 __get__() 、 __set__() 和 __delete__() 方法就会被触发。不过，如果一个描述器仅仅只定义了一个 __get__() 方法的话，它比通常的具有更弱的绑定。特别地，只有当被访问属性不在实例底层的字典中时 __get__() 方法才会被触发。

lazyproperty 类利用这一点，使用 __get__() 方法在实例中存储计算出来的值，这个实例使用相同的名字作为它的property。这样一来，结果值被存储在实例字典中并且以后就不需要再去计算这个property了。你可以尝试更深入的例子来观察结果：

</pre>

这种方案有一个小缺陷就是计算出的值被创建后是可以被修改的。例如：

</pre>

如果你担心这个问题，那么可以使用一种稍微没那么高效的实现，就像下面这样：

<pre style="box-sizing: border-box; font-family: SFMono-Regular, Menlo, Monaco, Consolas, "Liberation Mono", "Courier New", Courier, monospace; font-size: 12px; white-space: pre; margin: 0px; padding: 12px; display: block; overflow: auto; line-height: 1.4;">def lazyproperty(func):
name = ' lazy ' + func. name
@property
def lazy(self):
if hasattr(self, name):
return getattr(self, name)
else:
value = func(self)
setattr(self, name, value)
return value
return lazy
</pre>

如果你使用这个版本，就会发现现在修改操作已经不被允许了：

❸ python从数据库读取数据后会缓存数据吗

python并不具有数据存储的功能，所以的查询结果都会在内存中保留，程序执行完毕数据就消失，不会有缓存的问题。

❹ 如何使用python将以下信息入库

如何用python实现注意：册裤山密码中会出现双引号、单引号和逗号

Python code
#!/usr/bin/env python sfile = ( '{ "_id" : ObjectId( "4ad9469045343000008" ), "passwd" : "passwd1", "mail" : "", "id" : "", "src" : "weibo" }', '州中{ "_id" : ObjectId( "4ad9469045343000009" ), "passwd" : "passwd2", "mail" : "", "id"纯肆 : "", "src" : "weibo" }', ) import re pat = re.compile('{ "_id" : ObjectId\( (.*) \), "passwd" : (.*), "mail" : (.*), "id" : (.*), "src" : (.*) }'); for line in sfile: rs = pat

❺ python存到高速缓存区再存到电脑

题主是否想问“pytho怎么存到高速缓存区再存到电脑”，可以使用相应的缓存库和pickle模块对数据进行序列化。
1、使用相应的誉绝缓存库，如Redis、Memcached等。这些库能够将数据存储在内存中，并提供高速的读写访问。
2、笑虚判使用pickle模块对数据进行序列化（即将碰改数据转换成二进制流），然后再将其保存到磁盘或缓存中。在需要时，再反序列化恢复数据。

❻ python3_原生 LRU 缓存

原生 LRU 缓存（最低 Python 版本为 3.2）

目前，几猜察乎所有层面上的软件和硬件中都需要缓存。Python 3 将 LRU（最近最少使用算法）缓存作为一个名为“lru_cache”的装饰器，使得对缓存的使用非常简单。

下面是一个简单的斐波那契函数，我们知道使用缓存将有助于该函数的计算，因为它会通过递归多次执行相同的工迟兆唯作。

现在，我们可以使用“lru_cache”来优化它（这种优化技术被称为“memoization”）。通过这种码培优化，我们将执行时间从几十秒降低到了几秒。

❼ python串口收包缓存设置

Python的串行通信模块（serial）支持设置缓冲区大物坦此小，以控制收发数据的字节罩迅数，因此可以使用该模块来设置串口收包缓存。您可以使用ser.set_buffer_size（）函数进行信辩设置，第一个参数是缓冲区大小，默认为1KB。

❽ Python内存驻留机制

字符串驻留机制在许多面向对象编程语言中都支持，比如Java、python、Ruby、PHP等，它是一种数据缓存机制，对不可变数据类型使用同一个内存地址，有效的节省了空间，本文主要介绍Python的内存驻留机制。

字符串驻留就是每个字符串只有一个副本，多个对象共享该副本，驻留只针对不可变数据类型，比如字符串，布尔值，数字等。在这些固定数据类型处理中，使用驻留可以有效节省时间和空间，当然在驻留池中创建或者插入新的内容会消耗一定的时间。

下面举例介绍python中的驻留机制。

在Python对象及内存管理机制一文中介绍了python的参数传递以及以及内存管理机制，来看下面一段代码：

知道结果是什么吗？下面是执行结果：

l1和l2内容相同，却指向了不同的内存地址，l2和l3之间使用等号赋值，所以指向了同一个对象。因为列表是可变对象，每创建一个列表，都会重新分配内存，列表对象是没有“内存驻留”机制的。下面来看不可变数据类型的驻留机制。

在 Jupyter或者控制台交互环境 中执行下面代码：

执行结果：

可以发现a1和b1指向了不同的地址，a2和b2指向了相同的地址，这是为什么呢？

因为启动时，Python 将一个 -5~256 之间整数列表预加载（缓存）到内存中，我们在这个范围内创建一个整数对象时，python会自动引用缓存的对象，不会创建新的整数对象。

浮点型不支持：

如果上面的代码在非交互环境，也就是将代码作为python脚本运行的结果是什么呢？（运行环境为python3.7）

全为True，没有明确的限定临界值，都进行了驻留操作。这是因为使用不同的环境时，代码的优化方式不同。

在 Jupyter或者控制台交互环境 中：

满足标识符命名规范的字符：

结果：

乘法获取字符串（运行环境为python3.7）

结果：

在非交互环境中：

注意： 字符串是在编译时进行驻留 ，也就是说，如果字符串的值不能在编译时进行计算，将不会驻留。比如下面的例子：

在交互环境执行结果如下：

都指向不同的内存。

python 3.7 非交互环境执行结果：

发现d和e指向不同的内存，因为d和e不是在编译时计算的，而是在运行时计算的。前面的 a = 'aa'*50 是在编译时计算的。

除了上面介绍的python默认的驻留外，可以使用sys模块中的intern()函数来指定驻留内容

结果：

使用intern()后，都指向了相同的地址。

本文主要介绍了python的内存驻留，内存驻留是python优化的一种策略，注意不同运行环境下优化策略不一样，不同的python版本也不相同。注意字符串是在编译时进行驻留。

--THE END--

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