在使用Scrapy爬网站的时候，产生出来的附加产物，因为在Scrapy爬取的时候，CPU的运行时间紧迫度不高（访问频次太高容易被封禁），借此机会难得来上一下，让自己的内存解放一下。
算法原理：
通过将要缓存的数据用二进制展开，得到的二进制数据映射到缓存字段上，要检验是否已经缓存过，仅需要去查找对应的映射位置即可，如果全部匹配上，则已经缓存。
# 二进制就是个二叉树
# 如下面可以表示出来的数据有0, 1, 2, 3四个(两个树独立)
0 1
/ \ / \
0 1 0 1
因此对缓存的操作就转化为对二叉树的操作，添加和查找只要在二叉树上找到对应路径的node即可。
算法关键代码：
def _read_bit(self, data, position):
return (data >> position) & 0x1
def _write_bit(self, data, position, value):
return data | value << position
实际使用效果如何呢?
在和Python默认的set相比较，得出测试结果如下（存取整型，不定长字符串，定长字符串）：
Please select test mode:4
Please enter test times:1000
====================================================================================================
TEST RESULT::
====================================================================================================
set() bytecache
items 1000 1000
add(s) 0.0 0.0209999084473
read(s) 0.0 0.0149998664856
hits 1000 1000
missed 0 0
size 32992 56
add(s/item) 0.0 2.09999084473e-05
read(s/item) 0.0 2.09999084473e-05
====================================================================================================
size (set / bytecache): 589.142857143
add time (bytecache / set): N/A
read time (bytecache / set): N/A
====================================================================================================
...test fixed length & int data end...
====================================================================================================
TEST RESULT::
====================================================================================================
set() bytecache
items 1000 1000
add(s) 0.00100016593933 6.1740000248
read(s) 0.0 7.21300005913
hits 999 999
missed 0 0
size 32992 56
add(s/item) 1.00016593933e-06 0.0061740000248
read(s/item) 0.0 0.0061740000248
====================================================================================================
size (set / bytecache): 589.142857143
add time (bytecache / set): 6172.97568534
read time (bytecache / set): N/A
====================================================================================================
...test mutative length & string data end...
====================================================================================================
TEST RESULT::
====================================================================================================
set() bytecache
items 1000 1000
add(s) 0.0 0.513999938965
read(s) 0.0 0.421000003815
hits 999 999
missed 0 0
size 32992 56
add(s/item) 0.0 0.000513999938965
read(s/item) 0.0 0.000513999938965
====================================================================================================
size (set / bytecache): 589.142857143
add time (bytecache / set): N/A
read time (bytecache / set): N/A
====================================================================================================
...test Fixed length(64) & string data end...
测试下来，内存消耗控制的比较好，一直在56字节，而是用set的内存虽然也不是很大，当相较于ByteCache来说，则大上很多。
但ByteCache的方式来缓存，最大的问题是当碰到非常大的随机数据时，消耗时间会比较惊人。如下面这种随机长度的字符串缓存测试结果：
Please select test mode:2
Please enter test times:2000
====================================================================================================
TEST RESULT::
====================================================================================================
set() bytecache
items 2000 2000
add(s) 0.00400018692017 31.3759999275
read(s) 0.0 44.251999855
hits 1999 1999
missed 0 0
size 131296 56
add(s/item) 2.00009346008e-06 0.0156879999638
read(s/item) 0.0 0.0156879999638
====================================================================================================
size (set / bytecache): 2344.57142857
add time (bytecache / set): 7843.63344856
read time (bytecache / set): N/A
====================================================================================================
...test mutative length & string data end...
在2000个数据中，添加消耗31s，查找消耗44s，而set接近于0，单条数据也需要16ms（均值）才能完成读/写操作。
不过，正如开头说的，在紧迫度不是很高的Scrapy中，这个时间并不会太过于窘迫，更何况在Scrapy中，一般是用来缓存哈希后的数据，这些数据的一个重要特性是定长，定长在本缓存算法中还是表现不错的，在64位长度的时候，均值才0.5ms。而与此同时倒是能在大量缓存的时候，释放出比较客观的内存。
如果有更好的缓存算法能让速度在上新台阶，也是无比期待的。。。
总结：
1. 此方法的目标是用时间换取空间，切勿在时间紧迫度高的地方使用
2. 非常适用于大量定长，且数据本身比较小的情况下使用
3. 接2，非常不建议在大量不定长的数据，而且数据本身比较大的情况下使用