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- UIUX 文档：填充 19 个缺口（多主体画像/健康度/AI+看板/增长域/洞察域/创始人端/OODA/助推/商密） - UIUX 文档：插入 6 个新章节（十四~十九），旧章节重编号为二十~三十一，更新目录和交叉引用 - 作业指导书 x5：导航改为 6 域分组，新增 Context Bar/工作模式/Insight Rail/决策线程/多工作区等 UI 概念 - 新建 docs/2-task-uiux.md：50 个代码落地开发任务，按 P0-P6 分优先级 + 8 Sprint 规划 - 后端/前端：大量新增模型、路由、组件（来自之前 Phase 开发）
50 lines
1.3 KiB
Python
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1.3 KiB
Python
"""缓存装饰器。
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为热点接口自动添加 Redis 缓存。
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"""
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import functools
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import hashlib
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import logging
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from typing import Any, Callable
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from app.core.redis import cache_get, cache_set
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logger = logging.getLogger(__name__)
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def cached(prefix: str, ttl: int = 300):
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"""缓存装饰器 — 自动缓存函数返回值。
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Args:
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prefix: 缓存键前缀
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ttl: 缓存过期时间（秒）
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"""
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def decorator(func: Callable) -> Callable:
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@functools.wraps(func)
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async def wrapper(*args, **kwargs) -> Any:
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# 生成缓存键
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key_parts = [prefix]
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for arg in args[1:]: # 跳过 self/db
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key_parts.append(str(arg))
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for k, v in sorted(kwargs.items()):
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key_parts.append(f"{k}={v}")
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cache_key = hashlib.md5(":".join(key_parts).encode()).hexdigest()
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# 尝试获取缓存
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cached = await cache_get(f"{prefix}:{cache_key}")
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if cached is not None:
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return cached
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# 执行函数
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result = await func(*args, **kwargs)
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# 写入缓存
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await cache_set(f"{prefix}:{cache_key}", result, ttl)
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return result
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return wrapper
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return decorator
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