pottery
项目核心内容总结：
功能
Pottery 是一个基于 Redis 的 Python 库，提供多种高效数据结构和工具，包括：
- 缓存装饰器：通过
@cached实现函数结果缓存，支持自动过期和线程安全。 - 分布式锁：使用
Lock防止多线程/多进程并发冲突。 - 计数器：通过
Counter实现原子增减操作。 - 集合操作：支持
Set、List、Dict等 Redis 数据结构的增删改查。 - 高级数据结构：包括
BloomFilter（布隆过滤器）、HyperLogLog（基数统计）、ContextTimer（计时器）。
使用方法
- 安装：通过
pip install pottery安装。 - 缓存：用
@cached装饰函数，设置timeout控制过期时间。 - 锁：使用
Lock(key)获取锁，确保临界区安全。 - 计数器：
Counter(key).increment()或decrement()。 - BloomFilter：初始化时指定预计元素数和误判率，用
add()插入元素，in检查是否存在。 - HyperLogLog：用
add()添加元素，len()估算唯一元素数量。 - ContextTimer：作为上下文管理器或独立对象，测量代码执行时间（毫秒级）。
主要特性
- 线程安全：所有操作均支持多线程/多进程安全。
- 自动过期：缓存、锁等支持设置超时时间，避免资源浪费。
- 高效数据结构：基于 Redis 实现，适合分布式场景（如 BloomFilter、HyperLogLog）。
- 轻量灵活：提供装饰器、类方法等多种使用方式，兼容 Python 标准库接口。
- 精确控制：支持自定义 Redis 连接、键名、超时参数等。