TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← [404] — программирование

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #3191 · 30 авг.

​👨‍💻Учимся работать в терминале Linux В какой-то момент вам придется заливать свой проект на продакшн сервер, и так вышло, что большинство серверов на Линуксе. Поэтому каждому разработчику просто необходимо научится работать с терминалом. Помимо базовых операций, в видео также рассмотрены установка популярных баз данных и запуск задач по расписанию. 1. Навигация по файловой системе [7:01] 2. Операции с файлами и папками [7:33] 3. Команда Grep: поиск по файлам и папкам [11:37] 4. Aliases: как упростить работу в терминале [5:43] 5. Как установить MySQL на Ubuntu/Mint [4:16] 6. Как установить PostgreSQL на Ubuntu/Mint [2:35] 7. Crontab: запуск задач по расписанию [7:03] 8. Crontab: как запускать Python-скрипт по расписанию [18:04] #linux

Hashtags

Результаты

Найдено 3 похожих постов

Поиск: #memcached

当前筛选 #memcached清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #411 · 13.08.2017, 12:08

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.

djangoproject

@djangoproject · Post #410 · 13.08.2017, 11:53

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.

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14772 · 01.06.2025, 00:00

#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