📱Moka-py.

moka-py — это Python-библиотека, созданная для взаимодействия с мощной библиотекой кэширования Moka, написанной на Rust. Теперь вы можете использовать все возможности Moka для кэширования в своих Python-проектах.

🟥Основные возможности:

🔘Синхронное кэширование: Потокобезопасное кэширование в памяти для Python-приложений.

🔘Поддержка TTL: Автоматическое удаление элементов по истечении заданного времени жизни (Time-to-Live).

🔘Поддержка TTI: Удаление элементов после заданного времени бездействия (Time-to-Idle).

🔘Удаление по размеру: Ограничение объема кэша с использованием политики TinyLFU.

🔘Высокая производительность: Оптимизирован для многопоточной среды с высокой нагрузкой.

❓Зачем использовать moka-py?

Если вашему проекту требуется высокоэффективное кэширование с богатым функционалом, moka-py — это идеальный инструмент. Легко интегрируется и повышает производительность вашего Python-кода.

✅Попробуйте мощь Moka в Python прямо сейчас!

#Python #Rust #MokaPy #Caching #Performance #OpenSource #SoftwareDevelopmen

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/deliro/moka-py

📱Zoocache.

Zoocache — это высокопроизводительная библиотека кеширования с ядром на Rust и обвязкой для Python, заточенная под сценарии, где важно одновременно и быстро читать, и строго соблюдать консистентность данных. В отличие от простых TTL‑кешей, она использует семантические зависимости и иерархическую инвалидацию, поэтому вы можете «убить» сразу целые группы связанных ключей (например, user:* или region:eu:*) одним вызовом.

🔹Ключевые фичи:

🔘Rust‑сердце: основная логика на Rust + PyO3 даёт низкую латентность и безопасную конкуррентность.

🔘Семантическая инвалидация: PrefixTrie позволяет мгновенно инвалидировать поддеревья ключей (invalidate("store:1") очищает всё store:1:*).

🔘Причинно‑следственная консистентность: встроенные Hybrid Logical Clocks (HLC) для согласованности в распределённых инсталляциях.

🔘Anti‑avalanch / SingleFlight: защита бэкенда от «стада бизонов» — параллельные одинаковые запросы схлопываются в один поход в базу.

🔘Умная сериализация: MsgPack + LZ4 используются прозрачно, уменьшая размер и ускоряя IO.

🔘Distributed cache: синхронизация узлов через Redis Pub/Sub, плюс защита от ошибок и «отравленных» мьютексов.

🔻Использование в коде максимально простое:

🔘Установка: pip install zoocache или uv add zoocache.

🔘Декоратор @cacheable + deps и add_deps() задают зависимости, а invalidate("user:123") гарантированно очищает все связанные кэши для этого пользователя.

🔘Для Django есть отдельные гайды: автоматическая интеграция с ORM, инвалидация по сигналам _save/_delete, учёт транзакций, авто‑зависимости по JOIN‑ам и поддержка Django REST Framework сериализаторов.

Zoocache особенно уместен там, где много сложных связей (каталоги, прайсинги, инвентарь, персонизация), высокая доля чтения и требуется строгий «сразу видно апдейт», а не «подождём, пока TTL протухнет».

#Python #Rust #Caching #Zoocache #Redis #Django #HighLoad #HLC #MsgPack #LZ4 #SingleFlight

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/albertobadia/zoocache