python3 主动更新的缓存类
这个类会在后台主动更新缓存数据，你只需要调用方法来获取数据即可。主动更新缓存类
以下是 AutoUpdatingCache 类的实现：
import threading
import time
class AutoUpdatingCache:
def __init__(self, update_function, expiry_time=60):
"""
初始化缓存类。
:param update_function: 一个函数，用于生成或更新缓存数据。
:param expiry_time: 缓存的更新周期（秒）。
"""
self.update_function = update_function
self.expiry_time = expiry_time
self.cache_data = None
self.last_updated = 0
self.lock = threading.Lock()
self._start_background_update()
def _start_background_update(self):
# 启动后台线程更新缓存
self.update_thread = threading.Thread(target=self._update_cache_periodically)
self.update_thread.daemon = True
self.update_thread.start()
def _update_cache_periodically(self):
while True:
current_time = time.time()
if current_time - self.last_updated >= self.expiry_time:
self._update_cache()
time.sleep(1)# 每秒检查一次
def _update_cache(self):
with self.lock:
try:
print("Updating cache...")
new_data = self.update_function()
self.cache_data = new_data
self.last_updated = time.time()
print("Cache updated!")
except Exception as e:
print(f"Error updating cache: {e}")
def get_data(self):
with self.lock:
if self.cache_data is not None:
return self.cache_data
else:
return "Cache is initializing, please try again later."
使用说明
[*] 界说一个数据生成函数
首先，需要界说一个用于生成或更新缓存数据的函数。这个函数可以是任何耗时的操作，例如从数据库查询、计算复杂结果等。
import time
def generate_cache_data():
# 模拟耗时操作
time.sleep(5)
return {"value": "fresh data", "timestamp": time.time()}
[*] 创建缓存类的实例
将数据生成函数通报给 AutoUpdatingCache 类，并设置缓存更新周期。
cache = AutoUpdatingCache(update_function=generate_cache_data, expiry_time=30)
[*] 获取缓存数据
在需要的地方调用 get_data() 方法即可获取缓存数据。
data = cache.get_data()
print(data)
完备示例
将以上步骤组合起来：
import threadingimport timeclass AutoUpdatingCache: def __init__(self, update_function, expiry_time=60): self.update_function = update_function self.expiry_time = expiry_time self.cache_data = None self.last_updated = 0 self.lock = threading.Lock() self._start_background_update() def _start_background_update(self): self.update_thread = threading.Thread(target=self._update_cache_periodically) self.update_thread.daemon = True self.update_thread.start() def _update_cache_periodically(self): while True: current_time = time.time() if current_time - self.last_updated >= self.expiry_time: self._update_cache() time.sleep(1) def _update_cache(self): with self.lock: try: print("Updating cache...") new_data = self.update_function() self.cache_data = new_data self.last_updated = time.time() print("Cache updated!") except Exception as e: print(f"Error updating cache: {e}") def get_data(self): with self.lock: if self.cache_data is not None: return self.cache_data else: return "Cache is initializing, please try again later."# 数据生成函数def generate_cache_data(): time.sleep(5)# 模拟耗时操作 return {"value": "fresh data", "timestamp": time.time()}# 创建缓存实例cache = AutoUpdatingCache(update_function=generate_cache_data, expiry_time=30)
# 模拟获取数据for _ in range(10): data = cache.get_data() print(data) time.sleep(10) 代码表明
[*] AutoUpdatingCache 类
[*]init 方法：
[*]初始化缓存，设置数据生成函数和缓存更新周期。
[*]启动后台线程 _update_cache_periodically。
[*]_update_cache_periodically 方法：
[*]无穷循环，每隔一秒检查缓存是否需要更新。
[*]假如当前时间距离前次更新时间超过了 expiry_time，则调用 _update_cache。
[*]_update_cache 方法：
[*]使用 update_function 更新缓存数据。
[*]使用锁机制 threading.Lock 确保线程安全。
[*]get_data 方法：
[*]获取缓存数据。
[*]假如缓存数据为空（初始化中），返回提示信息。
[*] 数据生成函数
[*]generate_cache_data 函数模拟一个耗时操作，生成新的缓存数据。
[*] 使用示例
[*]创建缓存实例并在循环中每隔 10 秒获取一次数据，观察缓存的更新环境。
注意事项
[*] 线程安全：
[*]使用 threading.Lock 确保在多线程环境下数据访问的安全性。
[*] 非常处理：
[*]在更新缓存时，捕获可能的非常，防止线程瓦解。
[*] 后台线程：
[*]将线程设置为守护线程（daemon=True），使得主程序退出时，线程主动竣事。
应用场景
你可以将这个缓存类应用在 Web 应用程序中，例如在 Sanic 的路由中：
from sanic import Sanicfrom sanic.response import jsonapp = Sanic("CacheApp")@app.route("/data")async def get_cached_data(request): data = cache.get_data() return json({"data": data})if __name__ == "__main__": # 确保缓存在应用启动前初始化 cache = AutoUpdatingCache(update_function=generate_cache_data, expiry_time=30)
app.run(host="0.0.0.0", port=8000) 如许，用户在访问 /data 路由时，总是能得到缓存中的数据，而缓存会在后台主动更新，不会由于更新缓存而导致哀求超时。
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