Hishel: 高效HTTP缓存库指南
2024-09-12 09:31:07作者:宣海椒Queenly
项目简介
Hishel是一个遵循RFC 9111标准的HTTP缓存库,专为HTTPX和HTTP Core设计。它提供了一种优雅的方式来存储和复用HTTP响应,提升应用性能。通过智能处理诸如Vary、Etag、Last-Modified等缓存控制头部,Hishel确保了响应的正确性和时效性。
目录结构及介绍
假设您已经克隆了这个项目从GitHub仓库,以下是你可能遇到的主要目录和文件结构:
hishel/
│
├── hishel # 核心库代码所在目录
│ ├── __init__.py # 导入时初始化模块
│ └── ... # 其他相关模块文件
├── examples # 示例代码和使用说明
│ └── basic_usage.py # 基础使用示例
├── tests # 单元测试和集成测试文件
│ └── ...
├── README.md # 项目快速入门和概述
├── setup.py # 安装脚本
└── requirements.txt # 必需的依赖列表
- hishel: 包含库的核心实现,是开发人员主要关注的部分。
- examples: 提供简单实例,帮助新用户快速上手。
- tests: 确保库功能正常运行的重要部分,包含自动化测试案例。
- README.md: 项目概述和快速安装指南。
- setup.py: Python包的标准安装脚本。
- requirements.txt: 列出了项目运行所需的第三方库版本。
项目的启动文件介绍
在Hishel中,并没有一个直接定义为“启动文件”的文件,但用户通常通过导入hishel.CacheClient或hishel.AsyncCacheClient来开始使用。例如,在你的应用中首次使用Hishel时,可能会这样做:
from hishel import CacheClient
with CacheClient() as client:
response = client.get('http://example.com')
对于开发者来说,实际的“启动”点在于如何在自己的应用程序中集成这些客户端对象。
项目的配置文件介绍
Hishel的配置主要是通过代码进行的,而非独立的配置文件。你可以通过创建一个Controller实例并设置其属性来定制缓存行为,比如:
from hishel import Controller
controller = Controller(
cacheable_methods=['GET', 'POST'],
cacheable_status_codes=[200],
allow_stale=True,
always_revalidate=True,
)
client = CacheClient(controller=controller)
此外,存储后端(如Redis、S3、SQLite等)的配置也通常是通过代码指定的,比如配置Redis存储:
from hishel import RedisStorage
storage = RedisStorage(host='localhost', port=6379, db=0, ttl=3600)
client = CacheClient(storage=storage)
虽然没有传统意义上的配置文件,但通过这种灵活的方式,Hishel提供了高度可配置的缓存逻辑和存储策略。
以上就是关于Hishel的基础结构和配置指南。通过这样的组织方式,开发者能够高效地理解和使用该库来优化他们的HTTP请求缓存流程。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0194
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0121
MiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlashMiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlash 是驱动 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed 的底层模型: FP4 量化骨干网络:对 MoE 专家采用 MXFP4 量化,同时保持模型其他部分的更高精度,在几乎无损质量的前提下,显著减小模型体积并降低内存带宽压力。 BF16 DFlash 草稿生成器:用于块扩散推测解码,每次前向传播可生成一整个块的 tokens,并让骨干网络一步完成验证。 两者协同作用,既降低了每参数的位宽,又减少了骨干网络前向传播的次数,而这两者正是万亿参数模型解码过程中的两大主要成本来源。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
AstrBot✨ 易上手的多平台 LLM 聊天机器人及开发框架 ✨ 平台支持 QQ、QQ频道、Telegram、微信、企微、飞书 | OpenAI、DeepSeek、Gemini、硅基流动、月之暗面、Ollama、OneAPI、Dify 等。附带 WebUI。Python05
handy-ollama动手学Ollama,CPU玩转大模型部署,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/Jupyter Notebook06
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
767
4.99 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
857
1.94 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
686
1.34 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
721
892
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
458
445
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.08 K
1.11 K
本仓库是 Flutter SDK 与 Flutter Engine 的 OpenHarmony 适配版本,由 CPF-Flutter 团队维护。开发者可使用熟悉的 Flutter 技术栈开发 OpenHarmony 应用,3.35.7 及以后的适配版本可基于本仓库源码构建支持 OpenHarmony 的 Flutter Engine。
Dart
1.01 K
262
CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体,本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。
Python
1 K
618
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
2.99 K
637
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
151
253