构建一个简单的小缓存，将 API 调用减少到每天 1 次
网络服务在现代时代占据了重要的地位，其中，API 调用是非常常见的。然而，频繁的 API 调用会消耗大量的带宽和时间，同时也会增加服务器的负担。为了避免这些问题，我们可以构建一个简单的小缓存，将 API 调用减少到每天一次，从而提高服务的效率和可靠性。
首先，我们需要一个存储数据的地方。在这个例子中，我们可以使用 Redis，这是一种流行的内存数据库。Redis 具有快速读写速度和数据持久性的特点，同时也支持缓存过期功能。
接下来，我们需要编写一个简单的 Python 脚本来处理 API 请求。例如，在这个例子中，我们可以编写一个脚本来从一个天气 API 获取信息。
“`
import requests
import json
import redis
REDIS_HOST = ‘localhost’
REDIS_PORT = 6379
REDIS_DB = 0
REDIS_EXPIRY = 3600
WEATHER_API_KEY = ‘your_weather_api_key’
WEATHER_API_URL = ‘http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city}&appid={key}’
def get_weather(city):
r = redis.StrictRedis(host=REDIS_HOST, port=REDIS_PORT, db=REDIS_DB)
redis_key = f’weather:{city}’
weather_data = r.get(redis_key)
if weather_data:
return json.loads(weather_data.decode(‘utf-8’))
else:
weather_api_url = WEATHER_API_URL.format(city=city, key=WEATHER_API_KEY)
res = requests.get(weather_api_url)
if res.status_code == 200:
weather_data = res.json()
r.setex(redis_key, REDIS_EXPIRY, json.dumps(weather_data))
return weather_data
else:
return None
“`
这个脚本首先检查 Redis 中是否存储了城市的天气数据。如果没有，则会从 API 获取天气数据，并将其存储在 Redis 中。如果已经存储在 Redis 中，则直接返回缓存数据。
最后，我们可以将脚本放在一个计划任务中，每天执行一次。这样，我们就可以避免频繁地使用 API，并减少了带宽和服务器负载。同时，Redis 的缓存过期机制确保了数据的新鲜度。
构建一个简单的小缓存可能只是处理网络服务问题的一部分，但它确实提高了服务的效率和可靠性。这个例子显示了只需少量的代码和一些开源工具，我们就可以轻松地实现一个小型缓存系统。
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