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将memcached.pyc拷贝到工作目录
#!/usr/bin/env python import memcache mc = memcache.Client(['127.0.0.1:12000'],debug=0)
mc.set("foo","bar")
value = mc.get("foo")
print value
输出得到bar
4.Python-memcached API总结
主要方法如下：
@set(key,val,time=0,min_compress_len=0)
无条件键值对的设置，其中的time用于设置超时，单位是秒，而min_compress_len则用于设置zlib压缩(注:zlib是提供数据压缩用的函式库)
@set_multi(mapping,time=0,key_prefix='',min_compress_len=0)
设置多个键值对，key_prefix是key的前缀，完整的键名是key_prefix+key, 使用方法如下
>>> mc.set_multi({'k1' : 1, 'k2' : 2}, key_prefix='pfx_') == []
>>> mc.get_multi(['k1', 'k2', 'nonexist'], key_prefix='pfx_') == {'k1' : 1, 'k2' : 2}
@add(key,val,time=0,min_compress_len=0)
添加一个键值对，内部调用_set()方法
@replace(key,val,time=0,min_compress_len=0)
替换value，内部调用_set()方法
@get(key)
根据key去获取value，出错返回None
@get_multi(keys,key_prefix='')
获取多个key的值，返回的是字典。keys为key的列表
@delete(key,time=0)
删除某个key。time的单位为秒，用于确保在特定时间内的set和update操作会失败。如果返回非0则代表成功
@incr(key,delta=1)
自增变量加上delta，默认加1，使用如下
>>> mc.set("counter", "")
>>> mc.incr("counter")
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@decr(key,delta=1)
自减变量减去delta，默认减1
5._set方法
很多方法内部都调用了_set方法，其源码如下：
注: memcached 的客户端使用TCP链接与服务器通讯, 一个运行中的memcached服务器监视一些端口, 客户端连接这些端口，发送命令到服务器，读取回应，最后关闭连接。（具体命令请参考《Memcached 协议中文版》）
6.python-memcached线程安全
答案是肯定的，为什么我们需要线程安全的memcached client，因为我们的实际应用一般是多线程的模型，例如cherrypy、twisted，如果python-memcached不是线程安全的话，引起的问题不仅仅是并发修改共享变量这么简单，是外部socket链接的数据流的混乱
python-memcached怎么实现线程安全的呢？查看源代码看到
try:
# Only exists in Python 2.4+
from threading import local
except ImportError:
# TODO: add the pure-python local implementation
class local(object):
pass class Client(local):
很取巧的让Client类继承threading.local，也就是Client里面的每一个属性都是跟当前线程绑定的。实现虽然不太优雅，但是很实在。但是别以为这样就可以随便在线程里面用python-memcached了，因为这种thread local的做法，你的应用必须要使用thread pool的模式，而不能不停创建销毁thread，因为每一个新线程的创建，对于就会使用一个全新的Client，也就是一个全新的socket链接，如果不停打开创建销毁thread的话，就会导致不停的创建销毁socket链接，导致性能大量下降。幸好，无论是cherrypy还是twisted，都是使用了thread pool的模式