たとえば、オブジェクトユーザーをデータベース（Redis）に保存しています。いくつかのフィールドがあります。
Pythonプログラムでは、このオブジェクトと同じフィールドを持つクラス（ User ）があります。このクラスのインスタンスは、データベース内のオブジェクトにマップされます。問題は、最高のパフォーマンスを得るためにDBからデータを取得する方法です。
psredisはローカルホストで実行されます
方法は完全に要件に依存します。
プロパティを読み取って変更するクライアントが1つしかない場合、これはかなり単純な問題です。データを変更するときは、現在のPythonプログラムのインスタンス属性を変更するだけで、同時に、プログラムの応答性を維持しながらDBの同期を維持します。そのためには、ブロッキング呼び出しを別のスレッドにアウトソーシングするか、グリーンレットを利用する必要があります。クライアントが1つしかない場合は、値を検索するたびにDBからプロパティをフェッチする必要はありません。
データを読み取る複数のクライアントがあり、データを変更するクライアントが1つだけの場合は、必要な同期のレベルを検討する必要があります。100％の同期が必要な場合は、値のルックアップごとにDBからデータをフェッチする必要があります。
データベース内のデータを変更するクライアントが複数ある場合は、独自のDBキャッシュ/マッパーを作成するよりも、堅実な業界標準ソリューションを検討することをお勧めします。
（2）と（3）の区別は実際には意味がありません。ルックアップごとにデータをフェッチする場合、データを「保存」する必要はありません。ご覧のとおり、複数のクライアントが関与している可能性がある場合、これらのことはすぐに非常に複雑になり、正しく理解するのは非常に困難です。