導入
memcache などの単純なキー/値ストレージの例を見てみましょう。 これはシンプルに設計されており、データはメモリ内のハッシュマップ構造に保存されます。 これらは tcp ソケット経由でアクセスされます。 Python では、ハッシュマップは通常の dict です。 アクセスにはzeromqを使用します。
調整
このパッケージを debian/ubuntu にインストールするには、コンソールに次のように入力します。
sudo apt-get install libzmq-dev
sudo pip install zmq
コード
サーバーで動作するクラスを作成しましょう。
使用される zmq ソケットのタイプは REQ(REQuest, request) です。リクエストを送信し、応答を待ちます。
ネットワーク上であらゆる種類のデータを保存および送信するには、標準の pickle モジュールを使用します。 作業「プロトコル」は、(コマンド、キー、データ) の XNUMX つの値のタプルです。
import zmq
import pickle
class SuperCacher:
def __init__(self):
context = zmq.Context()
self.socket = context.socket(zmq.REQ)
self.socket.connect('tcp://127.0.0.1:43000')
def get(self, key):
self.socket.send(pickle.dumps(('get', key, None)))
return pickle.loads(self.socket.recv())
def set(self, key, data):
self.socket.send(pickle.dumps(('set', key, data)))
return self.socket.recv() == b'ok'
使用
キャッシュ = SuperCacher()
キャッシュ.set('キー', '値')
キャッシュ.get('キー')
宿題として、クラスのインスタンスを作成するときにアドレス/ポートを指定する機能を追加して実装を改善します。
次に、サーバー自体を書いてみましょう。
今回はソケット REP(REPly, response) が使用されます。要求を待ち、応答を送信します。 リクエストを解析し、書き込みの場合は「ok」、読み取りの場合はデータまたはなしで応答します。
import pickle
import json
import zmq
def run_daemon():
memory = {}
context = zmq.Context()
socket = context.socket(zmq.REP)
socket.bind('tcp://127.0.0.1:43000')
while True:
try:
command, key, data = pickle.loads(socket.recv())
if command == 'set':
memory[key] = data
socket.send(b'ok')
elif command == 'get':
result = memory.get(key, None)
socket.send(pickle.dumps(result))
except Exception as e:
print(e)
if __name__ == '__main__':
run_daemon()
すべてを一緒にテストするには、次のコマンドでサーバーを起動します。
python daemon.py
次のタブで、Python を対話モードで起動します。
>>> from lib import SuperCacher
>>> cache=SuperCacher()
>>> cache.set('key', 'value')
True
>>> cache.get('key')
'value'
ああ、奇跡、うまくいきました! これで、履歴書に「zmq プロトコルを使用したキー/値ストレージの開発」と安全に書くことができます。
出所: habr.com