fetch_cache 0.1.3

An HTTP client with multiple cache backends to optimize repeated request performance

fetch-cache

🚧 警告：这是一个"能用就行"的项目！

💡 如果发现 bug，那一定是特性！

🔧 代码写得不够优雅？随时欢迎 PR！

🎯 目标是：能用 > 好用 > 很好用

一个支持多种缓存后端的 HTTP 客户端库，基于 httpx 开发，提供同步和异步支持,本项目是自用代码整理后的开源版本，功能可能不够完善，但核心功能已经可以正常使用。 欢迎根据实际需求修改代码，如果对你有帮助，请点个星！。

特性

• 基于 httpx 的现代 HTTP 客户端
• 支持同步和异步请求
• 内置多种缓存后端:
  • 内存缓存 (默认)
  • 文件缓存
  • Redis 缓存
  • SQL 缓存 (支持 MySQL、PostgreSQL、SQLite、MariaDB)
  • MongoDB 缓存 (实验性)
  • Django 缓存 (实验性)
• 灵活的缓存配置

安装

pip install fetch_cache

基础使用

同步客户端

from fetch_cache import HTTPClient

# 创建客户端实例
client = HTTPClient(
    base_url="https://api.example.com",
    headers={"Authorization": "Bearer token"},
    cache_type="memory",  # 默认使用内存缓存
    cache_ttl=3600,  # 缓存有效期(秒)
)

# 发送请求
response = client.request(
    method="GET",
    endpoint="/users",
    params={"page": 1}
)

# 不使用缓存
response = client.request(
    method="GET",
    endpoint="/users",
    no_cache=True
)

# 关闭客户端
client.close()

异步客户端

import asyncio
from fetch_cache import AsyncHTTPClient

async def main():
    # 创建异步客户端实例
    client = AsyncHTTPClient(
        base_url="https://api.example.com",
        headers={"Authorization": "Bearer token"},
        cache_type="redis",
        cache_config={
            "host": "localhost",
            "port": 6379,
            "db": 0
        },
        cache_ttl=3600
    )

    # 发送异步请求
    response = await client.request(
        method="GET",
        endpoint="/users",
        params={"page": 1}
    )

    # 关闭客户端
    await client.close()

asyncio.run(main())

缓存配置

内存缓存 (默认)

最简单的缓存实现,数据存储在内存中,程序重启后缓存会丢失。

文件缓存

将缓存数据以 JSON 格式存储在本地文件系统中。

Redis 缓存

使用 Redis 作为缓存后端,需要先安装 redis 包:

pip install redis

配置示例:

client = HTTPClient(
    base_url="https://api.example.com",
    cache_type="redis",
    cache_config={
        "host": "localhost",
        "port": 6379,
        "db": 0,
        "password": None,
        "socket_timeout": 5,
        "connection_pool": {
            "max_connections": 10
        }
    },
    cache_ttl=3600
)

SQL 缓存

支持 MySQL、PostgreSQL、SQLite 和 MariaDB,需要先安装对应的数据库驱动:

# MySQL
pip install pymysql

# PostgreSQL 
pip install psycopg2-binary

# MariaDB
pip install mariadb

# SQLite (Python 内置)

配置示例:

client = HTTPClient(
    base_url="https://api.example.com",
    cache_type="mysql",  # 或 postgresql、sqlite、mariadb
    cache_config={
        "engine_url": "mysql+pymysql://user:pass@localhost/dbname",
        "table_name": "http_cache",  # 可选,默认为 http_cache
        "pool_size": 5,
        "max_overflow": 10,
        "pool_timeout": 30,
        "pool_recycle": 1800
    },
    cache_ttl=3600
)

扩展

from fetch_cache import HTTPClient
from datetime import datetime
import time



class FC(HTTPClient):
    def field_list(self, params: dict = None):
        """获取字段列表"""
        response = self.get("field_list", params=params, no_cache=True)
        return {str(i["id"]): i["name"] for i in response["data"]}


http_big_client = FC(
    base_url=f"http://11111.11.11/kong/user/",
    headers={"Authorization": "bearer xxxx"},
    cache_type="file",
    cache_config={"cache_dir": "./cache"},
    cache_ttl=10,
)


if __name__ == "__main__":
    resp = http_big_client.field_list()
    print(resp)
    resp = http_big_client.field_list()
    print(resp)

各数据库的 engine_url 格式:

• MySQL: mysql+pymysql://user:pass@localhost/dbname
• PostgreSQL: postgresql+psycopg2://user:pass@localhost/dbname
• SQLite: sqlite:///path/to/cache.db
• MariaDB: mariadb+mariadb://user:pass@localhost/dbname