Pottery，一個超酷的 Python 庫
作者：老朱2000
Pottery 提供了一系列高層次的抽象，使得開發者可以更方便地使用 Redis 來實現復雜的分布式系統功能。
在分布式系統和高并發環境中，Redis 作為一種高性能的鍵值存儲數據庫，被廣泛應用于緩存、會話管理、隊列等場景。
Pottery 是一個基于 Redis 的 Python 庫，旨在簡化分布式鎖、集合和隊列等操作。
Pottery 提供了一系列高層次的抽象，使得開發者可以更方便地使用 Redis 來實現復雜的分布式系統功能。
一、安裝
pip install pottery二、緩存使用
緩存函數結果，減少重復計算或數據庫查詢。
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)) # 第一次執行并緩存
print(expensive_calculation(5)) # 從緩存讀取
print(expensive_calculation(6)) # 新參數，獨立緩存三、分布式鎖
分布式系統中協調多進程/多機器的資源訪問。解決冪等、緩存擊穿。
import redis
from pottery import Redlock
CACHE_DB_URL = 'redis://:123456@127.0.0.1:6379/2'
rd = redis.from_url(CACHE_DB_URL)
# 初始化分布式鎖
lock = Redlock(key='my-lock', masters={rd},
auto_release_time=10)
try:
if lock.acquire():
print("鎖已獲取，執行關鍵操作...")
# 執行需要互斥的操作（如修改共享資源）
else:
print("獲取鎖失敗")
finally:
lock.release() # 釋放鎖四、布隆過濾器
緩存擊穿、網址、垃圾過濾，黑名單過濾等：
import redis
from pottery import BloomFilter
CACHE_DB_URL = 'redis://:123456@127.0.0.1:6379/2'
rd = redis.from_url(CACHE_DB_URL)
# 初始化布隆過濾器
bloom_filter = BloomFilter(
num_elements=100, # 預計插入的元素數量
false_positives=0.01, # 可接受的誤判率
redis=rd, # Redis 連接
key='bloom_filter_key' # 布隆過濾器的鍵名
)
url = 'https://example.com'
if url notin bloom_filter:
print("首次處理該URL")
bloom_filter.add(url)
else:
print("URL已存在")Pottery 通過提供一系列簡化的接口和強大的功能，使得在 Python 中使用 Redis 變得前所未有的簡單和高效。無論是需要快速訪問數據、處理大規模數據集去重，還是實現復雜的分布式應用，Pottery 都是一個值得掌握的強大工具。
責任編輯：趙寧寧
來源：
程序員老朱
