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在畴昔的著作里面，我给群众先容了使用Python自带的LRU缓存收尾带有落伍时分的缓存：一日一技：收尾存落伍时分的LRU缓存。也讲过倒排索引：使用倒排索引极速擢升字符串搜索效劳。但这些代码对入门者来说相比难，写起来可能会出错。

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骨子上，这些功能其实皆不错使用Redis来收尾，而且每个功能只需要1分钟就能作念出来。全文搜索功能在搜索英文的技巧，甚而不错智能识别拼写诞妄的问题。

要收尾这些功能，只需要作念两件事：

装置Redis

Python装置第三方库：walrus

装置完成以后，咱们来望望它有多轻佻：

带落伍时分的缓存湮灭器

咱们思收尾一个湮灭器，它湮灭一个函数。让我在1分钟内屡次探听函数的技巧，使用缓存的数据;稀奇1分钟以后才再行实行函数的里面代码：

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import 澳门捕鱼time import datetime from walrus import Database  db = Database() cache = db.cache()  @cache.cached(timeout=60) def test():     print('函数竟然运行起来')     now = datetime.datetime.now()     return now  now = test() print('函数复返的数据是：', now) time.sleep(10) # 恭候10秒，此时会使用缓存 print('函数复返的数据是：', test()) time.sleep(5) # 恭候5秒，此时如故使用缓存 print('函数复返的数据是：', test())  time.sleep(50)  # 让时分稀奇缓存的时分 print('函数复返的数据是：', test()) 

运行后果如下图所示：

全文搜索

咱们再来望望全文搜索功能，收尾起来也很轻佻：

from walrus import Database  db = Database() search = db.Index('xxx')  # 这个名字磨蹭取 poem1 = 'Early in the day it was whispered that we should sail in a boat, only thou and I, and never a soul in the world would know of this our pilgrimage to no country and to no end.' poem2 = 'Had I the heavens’ embroidered cloths,Enwrought with golden and silver light' poem3 = 'to be or not to be, that is a question.'  search.add('docid1', poem1) # 第一个参数不成重迭 search.add('docid2', poem2) search.add('docid3', poem3)   for doc in search.search('end'):     print(doc['content']) 

运行后果如下图所示：

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要是你思让他兼容拼写诞妄，那么不错把search = db.Index('xxx')改成search = db.Index('xxx’, metaphone=True)，运行后果如下图所示：

不外缺憾的是，这个全文搜索功能只复旧英文。

频率放手

咱们有技巧要放手调用某个函数的频率，简略网站的某个接口要放手IP的探听频率。这个技巧，使用walrus也不错收缩收尾：

import time from walrus import Database  db = Database() rate = db.rate_limit('xxx', limit=5, per=60) # 每分钟只可调用5次  for _ in range(35):     if rate.limit('xxx'):         print('探听频率太高！')     else:         print('还莫得触发探听频率放手')     time.sleep(2) 

运行后果如下图所示：

其中参数limit暗意能出现些许次，per暗意在多万古天职。

rate.limit唯有传入交流的参数，那么就会初始查抄这个参数在设定的时天职出现的频率。

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你可能以为这个例子并不成讲解什么问题，那么咱们跟FastAPI结合一下，欧博备用网址网址用来放手IP探听接口的频率。编写如下代码：

from walrus import Database, RateLimitException from fastapi import FastAPI, Request from fastapi.responses import JSONResponse  db = Database() rate = db.rate_limit('xxx', limit=5, per=60) # 每分钟只可调用5次  app = FastAPI()   @app.exception_handler(RateLimitException) def parse_rate_litmit_exception(request: Request, exc: RateLimitException):     msg = {'success': False, 'msg': f'请喝杯茶，休息一下，你的ip: {request.client.host}探听太快了！'}     return JSONResponse(status_code=429, content=msg)  @app.get('/') def index():     return {'success': True}   @app.get('/important_api') @rate.rate_limited(lambda request: request.client.host) def query_important_data(request: Request):     data = '垂危数据'     return {'success': True, 'data': data} 

上头代码界说了一个全局的特别阻扰器：

@app.exception_handler(RateLimitException) def parse_rate_litmit_exception(request: Request, exc: RateLimitException):     msg = {'success': False, 'msg': f'请喝杯茶，休息一下，你的ip: {request.client.host}探听太快了！'}     return JSONResponse(status_code=429, content=msg) 

在总共代码的任何地点抛出了RateLimitException特别，就会插足这里的逻辑中。

使用湮灭器@rate.rate_limited湮灭一个路由函数，何况这个湮灭器要更伙同函数。路由函数收受什么参数，它就收受什么参数。在上头的例子中，咱们只收受了request参数，用于得回探听者的IP。发现这个IP的探听频率稀奇了放手，就抛出一个RateLimitException。于是前领域说好的全局阻扰器就会阻扰RateLimitException特别，阻扰到以后复返咱们界说好的报错信息。

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在频率鸿沟内探听页面，复返浩繁的JSON数据：

频率稀奇设定的值以后，探听页面就会报错，如下图所示：

回来

walrus对redis-py进行了很好的二次封装，用起来稀奇顺遂。除了上头我提到的三个功能外，它还不错收尾几行代码生成布隆过滤器，收尾自动补全功能，收尾绵薄图数据库等等。群众不错探听它的官方文档了解注视使用讲解[1]。

参考文件

[1] 官方文档了解注视使用讲解: https://walrus.readthedocs.io/en/latest/getting-started.html

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