Python And Memcached

本文介绍了Memcached这一高性能分布式内存对象缓存系统的原理及应用。涵盖了Memcached的基本概念、安装配置方法、常见命令操作、Python客户端使用示例以及如何构建分布式缓存环境等内容。

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memcached

memcached的介绍

  1. memcached 之前是 danga一个项目, 最早是为liveJournal服务

  2. memcached是高性能的分布式的内存对象缓存系统. 主要负责在内存中维护项目的hash表,主要是一些小而不重要的东西, 以减少数据库的压力.

  3. 主要存储验证码(图形验证码, 短信验证码), 登入session, 媒体文件的url等所有不是很重要的数据

memcached的安装与启动

安装
sudo apt install memcache

启动

如果只是想使用默认配置连接, 可以使用service memcached start启动
而想调整配置的话就要使用memcached 命令, 以下是命令的几个基本参数
* -d 守护进程, 让memcached在后台运行
* -m 指定最高使用的内存, 以M为单位, 默认是64M; 如果超出指定大小, 就会清除以前的数据
* -p 指定占用的端口, 默认是11211
* -l 允许连接的ip, 默认只能本机ip连接, 需要其他ip 则必须-l 0.0.0.0

使用telnet操作memcached

登入语法 telnet IP地址 端口号 连接本机的11211
memcached存储数据是通过键值对的形式,

常用的命令
  1. set, 设置键值对的形式, 如果键值对存在, 则会被替换</br>
    set key 0[是否压缩] 60[过期时间] 7[值最大长度]

  2. get, 根据key来从memcached获取
    get username[key]

  3. add, 添加键值对, 如果memcached存在key, 则报错, 其他与set命令一致

  4. delete删除键值对
    delete username[key]

  5. flushall 删除memcached所有数据

  6. stat 查看memcached当前信息, get的概率信息(key 可能存在不少的垃圾信息或者过期都有可能无法获得)

    • get_hists: get成功数量
    • get_misses: get失败数量
    • curr_items: 存在的键值对数量
    • total_connections: memcached从开启到现在连接数量
    • curr_connections: 当前连接数量, memcached默认最大连接数为1024
  7. [*] incr 给键值对的值相加 只作用于数值类型
    incre age[key] 2[value]

  8. [*]decr, 给键值对的值相减 只作用于数值类型

python操作memcached

  1. 安装
sudo pip3 install pip-memcached
  1. 操作
from memcache import Client

# debug模式开启, 返回异常信息
mc = Client(["127.0.0.1:11211"], debug=True)

# 设置数据
mc.set("username", "DaYe", time=200)

# 字典输入多个数据
mc.set_multi({"age": 18, "score": 100}, time=29)

# 获取数据
username = mc.get("username")
# print(username)

# 删除数据
if mc.get("username"):
    mc.delete("username")
    # 如果打印None, 则表示删除成功
    print(mc.get("username"))


# 值增加或减少
print("resource:%s" % mc.get("age"))
mc.incr("age", delta=10)
print("incr+10:%s" % mc.get("age"))
mc.decr("age", delta=2)
print("decr-2:%s" % mc.get("age"))
  1. 如何实现分布式
    将数据存入不同服务器的memcached, 并共享数据, 提高稳定性和增强容灾能力
    在python的Client类传入多个ip和端口
from memcache import Client

# 列表传入多个ip实现分布式, memcached会根据算法分配数据
mc = Client(["127.0.0.1:11211", "192.168.0.102:11211"], debug=True)
内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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