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聊聊 Python 数据处理全家桶（Memcached篇）
发布时间：2025-11-05 08:00:47 来源：创站工坊 作者：人工智能
本文转载自微信公众号「星安果」，聊聊作者AirPython 。数据转载本文请联系星安果公众号。处理
1. 前言
本篇文章继续继续另外一种比较常用的聊聊数据存储方式：Memcached
Memcached：一款高性能分布式内存对象缓存系统，通过 内存缓存，数据以减少数据库的处理读取，从而分担数据库的聊聊压力，进而提高网站的数据加载速度
Memcached，实际上是处理一套简洁的键值对存储系统，可以存储各种类型的聊聊数据，包含：字符串、数据对象、处理图像、聊聊文件、数据视频等
由于 Memcached 的处理数据存储在内存中，因此重启服务或系统之后，数据会全部丢失;另外，当 Memcached 使用容量达到指定值时，会基于 LRU 算法，自动删除掉不使用的缓存
Memcached 协议简洁而强大，开发方便快捷，兼容大部分的开发语言;本篇文章就聊聊 Python 操作 Memcached 正确的姿势
2. 准备
我们以在云服务器 Centos 7.8 安装 Memcached-Server 为例
首先，在云服务器上安装 Memcached
# 使用yum安装memcached yum install memcached通过 whereis 命令，源码下载查询出 Memcached 安装的目录
# 使用whereis命令查询memcached安装目录 # /usr/bin/memcached [root@VM-16-11-centos ~]# whereis memcached memcached: /usr/bin/memcached /usr/share/man/man1/memcached.1.gz然后，通过命令行及参数启动 Memcached 服务
# 运行memcached服务 # -p：端口号 # -m：分类的内存 # -d：守护进程，后台运行 # -u：运行memcached的用户 # -l：设置哪些ip可以连接到服务，0.0.0.0：容许外网ip访问 /usr/bin/memcached -p 11211 -m 64m -d -u root -l 0.0.0.0常见的启动参数包含：
-d：通过守护进程，在后台运行 -m：分配的最大内存，默认大小为 64 M -u：运行 Memcached 的用户 -l：设置可以访问 Memecache 服务的 ip 地址，默认只能通过本机访问;如果想外网进行访问，需要设置为：0.0.0.0 -p：设置 Memcached 监听的端口号，默认为 111211 -c：最大运行的并发连接数，默认为 1024接着，开启防火墙端口
需要注意的是，如果是云服务器，需要在安全组中开放相应端口号
# 开启端口号 firewall-cmd --add-port=11211/tcp --permanent # 重启立即生效 firewall-cmd --reload完成以上操作，我们有两种方式操作数据
分别是：
1、通过 telnet 连接 Memecached 服务，使用命令行去操作
# 连接 telnet IP地址 112112、通过编程语言，包含：Python、Java、Php，服务器租用去操作 Memcached 数据
以 Python 为例，需要安装 python-memcached 依赖
# 安装依赖 pip3 install python-memcached3. 实战
在操作 Memcache 中的数据之前，我们需要导入 memcache，使用 Client() 方法指定要操作的 Memecache 服务，构建一个数据连接对象
def __init__(self): # 连接memcached服务，可以包含多个服务ip self.mc = memcache.Client([ip:11211], debug=True)接下来我们以新增、查询、更新、追加、删除、为例，讲讲 Python 操作这些数据的方法
1、新增操作
新增操作对应的方法是：add(key,value,timeout)
其中，参数 timeout 表示数据保留的时间，超时会自动被清除掉
需要注意的是，如果准备插入键值对中的 key 在原数据集中不存在，则会新增一条记录到数据集中;否则，会添加失败，并警告提示
def __add(self): """ 添加记录 :return: """ # 添加一条数据，如果已经存在，会添加失败，并提出异常 # time：保存时间，超时会被清除，单位为秒，b2b信息网默认是保存永久 # 注意：如果添加的key已经存在，会警告：MemCached: while expecting STORED, got unexpected response NOT_STORED self.mc.add("name", "xag", time=60 * 5) self.mc.add("age", 23)2、查询操作
Memcached 查询操作分为：
通过 Key 去查询单条记录 通过多个 Key 组成的列表去查询多条记录其中，单条记录查询对应的方法是：get(key)
def __query_one(self, key): """ 查询单条记录 :return: """ result = self.mc.get(key) print(单条记录查询,key:, key, ",value:", result)多条记录的查询，对应的方法是：get_multi(keys)
def __query_many(self, keys): """ 查询多条记录 :param keys: 键值列表 :return: """ values = self.mc.get_multi(keys) # dict，键值对 print(type(values)) print(多条记录查询:, values)3、更新操作
更新操作包含三种方法，分别是：
更新一条记录，如果键不存在，则更新失败对应方法是：replace(key,value)
更新一条记录，如果键不存在，则新增一条记录对应方法是：set(key,value)
更新多条记录，如果其中有不存在的键，则将对应的键值对新增到数据集中对应方法：set_multi({key1:value1...})
具体实例代码如下：
def __update_default(self): """ 更新数据，包含：replace、set、set_multi :return: """ # 1、使用replace更新一条记录 # self.mc.replace("name","xag1") # self.__query_one("name") # 2、使用set更新记录，如果key不存在，则添加一条记录 # set = replace + add # self.mc.set("name", "xag2") # self.__query_one("name") # 3、使用set_multi更新多条记录，如果其中有不存在的key，则新建一个键值对 self.mc.set_multi({"name": "xag3", "age": 28}) self.__query_many(["name", "age"])4、追加操作
追加操作相当于修改某一个键的值，在头部或者尾部追加数据
其中：
append(str)：在尾部追加一段数据 prepend(str)：在头部新增一段数据实践代码如下：
def __update_append(self): """ 追加更新，包含：append、prepend :return: """ # 1、append # value尾部追加内容 self.mc.append("name","我是新增的内容") self.__query_one("name") # 2、prepend # 头部新增内容 self.mc.prepend("name","头部新增的内容") self.__query_one("name")5、删除操作
和查询操作类似，删除操作同样支持单个键值对的删除和多个键值对的删除
delete(key)：删除某一个键值对 delete_multi(keys)：删除列表中所有的 Key 对应的所有键值对对应的操作代码如下：
def __delete(self): """ 删除数据，包含：delete、delete_multi :return:delete_multi """ # 1、delete # 删除单条键值对 # self.mc.delete("age") # self.__query_one("age") # 2、delete_multi # 删除多条记录 keys = ["name","age"] self.mc.delete_multi(keys) self.__query_many(keys)4.最后
本篇文章通过 Python，实现了对 Memcached 数据的常规操作，更多复杂的操作可以点击阅读原文去查看
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