memory-cache 项目技术文档
2024-12-20 05:33:45作者:魏侃纯Zoe
1. 安装指南
安装步骤
要安装 memory-cache 模块,请按照以下步骤操作:
-
打开终端或命令行工具。
-
运行以下命令来安装
memory-cache模块:npm install memory-cache --save -
安装完成后,
memory-cache模块将会被添加到你的项目依赖中。
2. 项目的使用说明
基本使用
memory-cache 是一个简单的内存缓存模块,适用于 Node.js 环境。以下是一些基本的使用示例:
var cache = require('memory-cache');
// 存储一个值
cache.put('foo', 'bar');
console.log(cache.get('foo')); // 输出: bar
// 存储一个带有过期时间的值
cache.put('houdini', 'disappear', 100, function(key, value) {
console.log(key + ' did ' + value);
});
console.log('Houdini will now ' + cache.get('houdini')); // 输出: Houdini will now disappear
setTimeout(function() {
console.log('Houdini is ' + cache.get('houdini')); // 输出: Houdini is null
}, 200);
// 创建一个新的缓存实例
var newCache = new cache.Cache();
newCache.put('foo', 'newbaz');
setTimeout(function() {
console.log('foo in old cache is ' + cache.get('foo')); // 输出: foo in old cache is bar
console.log('foo in new cache is ' + newCache.get('foo')); // 输出: foo in new cache is newbaz
}, 200);
输出结果
上述代码的输出结果如下:
bar
Houdini will now disappear
houdini did disappear
Houdini is null
foo in old cache is bar
foo in new cache is newbaz
3. 项目API使用文档
put(key, value, time, timeoutCallback)
- 功能: 存储一个值。
- 参数:
key: 缓存的键。value: 缓存的值。time: 可选参数,指定缓存的过期时间(以毫秒为单位)。如果不传递此参数,则值将永久存储。timeoutCallback: 可选参数,缓存过期后触发的回调函数,接收键和值作为参数。
- 返回值: 返回缓存的值。
get(key)
- 功能: 获取指定键的缓存值。
- 参数:
key: 缓存的键。
- 返回值: 如果键存在,返回对应的值;否则返回
null。
del(key)
- 功能: 删除指定键的缓存。
- 参数:
key: 缓存的键。
- 返回值: 返回一个布尔值,表示键是否被成功删除。
clear()
- 功能: 删除所有缓存。
- 返回值: 无。
size()
- 功能: 返回当前缓存中的条目数量。
- 返回值: 缓存条目的数量。
memsize()
- 功能: 返回缓存中实际占用的条目数量。
- 返回值: 缓存中实际占用的条目数量。
debug(bool)
- 功能: 开启或关闭调试模式。
- 参数:
bool: 布尔值,true表示开启调试模式,false表示关闭调试模式。
- 返回值: 无。
hits()
- 功能: 返回缓存的命中次数(仅在调试模式下有效)。
- 返回值: 缓存的命中次数。
misses()
- 功能: 返回缓存的未命中次数(仅在调试模式下有效)。
- 返回值: 缓存的未命中次数。
keys()
- 功能: 返回所有缓存的键。
- 返回值: 缓存的所有键。
exportJson()
- 功能: 导出缓存数据为 JSON 字符串。
- 返回值: 缓存数据的 JSON 字符串。
importJson(json, options)
- 功能: 将 JSON 数据导入缓存。
- 参数:
json: 要导入的 JSON 字符串。options: 可选参数,包含skipDuplicates选项,用于控制是否跳过重复键。
- 返回值: 导入后缓存的新大小。
Cache()
- 功能: 缓存构造函数。
- 返回值: 一个新的缓存实例。
4. 项目安装方式
通过 npm 安装
memory-cache 可以通过 npm 进行安装。安装命令如下:
npm install memory-cache --save
安装完成后,你可以在项目中通过 require('memory-cache') 来使用该模块。
手动安装
如果你不想使用 npm,也可以手动下载 memory-cache 模块的源代码,并将其添加到你的项目中。然后通过 require 引入模块即可。
var cache = require('./path/to/memory-cache');
通过以上步骤,你就可以在你的项目中使用 memory-cache 模块了。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
670
155
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322