sanic框架使用缓存的具体案例

时间: 2023-09-10 10:14:27 浏览: 51
以下是一个使用 Sanic 框架缓存的具体案例: 假设我们有一个需要从数据库中获取数据的 API。这个 API 每次请求都会查询数据库,但是结果很少改变。因此,我们可以使用缓存来避免不必要的数据库查询。 首先,我们需要安装一个缓存库,比如 aiocache,使用以下命令安装: ``` pip install aiocache ``` 然后,我们可以在 Sanic 应用程序中使用 aiocache 缓存库。以下是一个简单的示例: ```python from sanic import Sanic from sanic.response import json from aiocache import cached, SimpleMemoryCache app = Sanic(__name__) cache = SimpleMemoryCache() @cached(cache, ttl=3600) async def get_data_from_db(): # 这里是从数据库获取数据的代码 return data @app.route("/data") async def get_data(request): data = await get_data_from_db() return json(data) ``` 在上面的代码中,我们定义了一个名为 `get_data_from_db` 的异步函数,并使用 `@cached` 装饰器对其进行了缓存。我们使用 `SimpleMemoryCache` 作为缓存存储引擎,并设置了一个 TTL(Time To Live)值,这里设置为 3600 秒,即 1 小时。这意味着缓存的数据将在 1 小时后过期,并需要重新查询数据库。 最后,我们在路由函数中调用 `get_data_from_db` 函数,并将其结果以 JSON 格式返回给客户端。由于我们使用了缓存,如果在 TTL 时间内再次请求相同的 API,将不会查询数据库,而是直接从缓存中返回结果。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

java使用hashMap缓存保存数据的方法

主要介绍了java使用hashMap缓存保存数据的方法,结合实例形式简单分析了java基于hashmap读写缓存数据的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
recommend-type

SpringBoot中Shiro缓存使用Redis、Ehcache的方法

主要介绍了SpringBoot中Shiro缓存使用Redis、Ehcache的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
recommend-type

MySQL缓存的查询和清除命令使用详解

主要介绍了MySQL缓存的查询和清除命令使用详解,对于一些不常改变数据且有大量相同sql查询的表,查询缓存会显得比较有用一些,需要的朋友可以参考下
recommend-type

详解Spring Boot使用redis实现数据缓存

本篇文章主要介绍了详解Spring Boot使用redis实现数据缓存,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

Spring Boot中使用Redis做缓存的方法实例

主要给大家介绍了关于Spring Boot中使用Redis做缓存的相关资料,文中介绍的非常详细,对大家具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起看看吧。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。