代碼地址：

https://github.com/sh4nks/flask-caching

作用：

在flask內方便使用緩存，默認做了一些配置，對象和緩存內數據的轉換，多種cache兼容，緩存裝飾器 等功能

1.使用方法:

初始化的時候生成cache實例會存儲在：flask_app.extensions[『cache』][self]

其中self，是為了支持多個cache實例同時存在

2.裝飾器的代碼

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判斷是否要用緩存

關聯參數: unless

這個參數是傳遞一個方法,返回Ture 或者 False , 判斷是否跳過緩存

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生成KEY 3種方式:

1.對接口的輸入參數加上request.path ，進行md5處理

2.將生成KEY的規則寫一個方法傳入裝飾器

3.傳入帶有 『%s』的key_prefix,key會自動加上URL路徑或者參數

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判斷是否強制更新

將強制更新的規則作為方法傳入,返回True就強制更新

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更新緩存

value進行pickle處理

pickle引用:

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redis cache 的一些方法

同時還支持

SimpleCache(BaseCache) 直接存dict

MemcachedCache(BaseCache)

RedisCache(BaseCache)

FileSystemCache(BaseCache) 存本地文件,一個key，一個文件（文件內有兩個信息，timeout+pickle_value）

UWSGICache(BaseCache)

清除的時候（可能會清空整個空間）

針對python方法的裝飾器memoize

@memoize

整體流程和 @cache 一樣,只是生成key的方式不一樣

生成key的方法

對象的名字+類名+方法名+參數 一起生成（<cc object at 0x10b44e1d0>+one_class+one_func+arg1+arg2+arg3）

1.class name 和:func name

獲取當前方法的類的名字 repr(func.__self__) 字符串 類似這樣:<cc object at 0x10b44e1d0>

獲取方法的完整的名字(func.__qualname__) == class.__name__ + func.__name__

2.對輸入參數的處理:

參數有 args 和 kwargs ，這裡先獲取到方法的所有參數（inspect.signature(func)），然後將kwargs也轉成 args ，然後轉成tuple

最後將上面的 方法的名字 + 加上 參數的值, 進行hash , 成為唯一的KEY

說明：

使用裝飾器的方法的輸入參數最好不傳對象

以上簡化了一些邏輯

慎用清空緩存的方法,或單獨用一個緩存空間