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在处理并发插件请求时,频繁的Github API调用可能导致请求速率限制(rate limit)问题。为优化性能并减少对Github API的依赖,我们决定使用requests-cache
库来缓存Github请求。本报告总结了使用requests-cache
解决上述问题的具体方案。
通过参考requests-cache
提供的示例代码(参考链接),我们实现了以下步骤:
安装 requests-cache
pip install requests-cache
集成 requests-cache 到当前项目 我们在项目初始化阶段设置了requests缓存,这样所有的Github API请求都会先检查缓存,只有在缓存未命中的情况下才会发送实际请求。
import requests_cache
from github import Github
# 设置缓存,Expire time 为 1 小时
requests_cache.install_cache('github_cache', expire_after=3600)
# 使用 PyGithub 初始化 Github 对象
g = Github("<your_github_access_token>")
# 示例请求
repo = g.get_repo("octocat/Hello-World")
验证缓存效果 在实际测试中,首个请求会存储在缓存中,后续相同请求将直接从缓存中获取,显著提高了响应速度并降低了对Github API的请求频率。
graph TB
A[Start] --> B[Initialize Project]
B --> C[Install requests-cache]
C --> D[Setup Cache with requests-cache]
D --> E[Make Github API Request]
E --> F{Is Request in Cache?}
F -- Yes --> G[Fetch Data from Cache]
F -- No --> H[Send API Request to Github]
H --> I[Store Response in Cache]
I --> G
G --> J[Process Data]
J --> K[End]
以上流程图描述了请求过程及缓存工作机制。
通过这套缓存机制,成功解决了并发插件请求中的Github请求速率限制问题,提高了整体系统的性能和可靠性。
used solution: https://requests-cache.readthedocs.io/en/stable/examples.html#pygithub