Можно много за что ругать корпорации и современное устройство различных продуктов и сервисов, но важно понимать, что они — победители эволюционной гонки. Если вас удивляет, почему какой-то замечательный продукт не сделан, то варианта два:
1. Вы открыли совершенно новую идею, которая не пришла в голову ни единому человеку до вас;
2. Это никому не нужно.
Угадайте, какой случай вероятнее. Условного Инстаграма без рекламы не существует не из-за того, что его никто не может сделать, а из-за того, что за него никто не станет платить. Почему-то так вышло, что мусор в информационно-визуальном поле для большинства людей является меньшей проблемой, тем потеря нескольких долларов в месяц (сколько стоила бы платная подписка, чтобы компенсировать отсутствие заработка на рекламе).
Каждый раз, когда вы встречаете плохой продукт (забитую говном соцсеть, урезанный по функциям гаджет, скучный фильм с одними эффектами, скам-дрочилью без геймплея), который можно было бы сделать лучше, задайте себе вопрос: "Сколько людей захотят за это платить?".
#life#web
http://sendapatch.se/projects/pylibmc/
#pylibmc is a client in Python for #memcached. It is a wrapper around TangentOrg‘s libmemcached library.
The interface is intentionally made as close to python-memcached as possible, so that applications can drop-in replace it.
pylibmc leverages among other things configurable behaviors, data pickling, data compression, battle-tested GIL retention, consistent distribution, and the binary memcached protocol.
https://pypi.python.org/pypi/python-memcached
This software is a 100% Python interface to the #memcached#memory#cache daemon. It is the #client side software which allows storing values in one or more, possibly remote, memcached servers. Search google for memcached for more information.
#cplusplus#cache#cpp#database#fibers#in_memory#in_memory_database#key_value#keydb#memcached#message_broker#multi_threading#nosql#redis#valkey#vector_search
Dragonfly is a modern in-memory data store compatible with Redis and Memcached, offering up to 25 times higher throughput and better cache efficiency while using up to 80% fewer resources. It scales well with larger servers, supports many Redis commands, and features a unique, memory-efficient cache and fast snapshotting. Dragonfly provides low latency, high performance, and is easy to configure with familiar Redis options. Its design ensures atomic operations and efficient resource use, making it ideal for fast, cost-effective cloud applications needing real-time data access and high scalability. This means you get faster, more efficient caching and data handling with minimal changes to your existing setup[5][2][4].
https://github.com/dragonflydb/dragonfly