APICache 技术文档
2024-12-23 02:32:51作者:毕习沙Eudora
1. 安装指南
1.1 安装依赖
APICache 是一个 Ruby 库,可以通过 RubyGems 进行安装。首先,确保你已经安装了 Ruby 和 RubyGems。
1.2 安装 APICache
使用以下命令安装 APICache:
sudo gem install api_cache -s http://gemcutter.org
1.3 验证安装
安装完成后,可以通过以下命令验证是否安装成功:
gem list api_cache
如果安装成功,你应该能在输出中看到 api_cache。
2. 项目的使用说明
2.1 基本使用
APICache 允许你为任何 API 客户端库添加一个强大的缓存层。以下是一个简单的使用示例:
require 'rubygems'
require 'api_cache'
# 使用 APICache 获取数据
APICache.get("http://twitter.com/statuses/public_timeline.rss")
2.2 使用缓存存储
默认情况下,APICache 使用内存中的哈希表作为缓存存储。为了提高性能和持久性,建议使用 Memcached 或其他 Moneta 支持的存储。
require 'moneta'
APICache.store = Moneta.new(:Memcached)
2.3 处理 API 失败
APICache 提供了处理 API 调用失败的功能。你可以通过 :fail 参数指定在失败时返回的值:
APICache.get("http://twitter.com/statuses/public_timeline.rss", {
:fail => "Fail Whale"
})
3. 项目API使用文档
3.1 APICache.get 方法
APICache.get 是 APICache 的核心方法,用于获取缓存数据或从 API 获取新数据。
参数说明
url: 要获取数据的 URL 或唯一键。options: 可选参数,包括::cache: 缓存时间,默认为 600 秒(10 分钟)。:valid: 数据有效期,默认为 86400 秒(1 天)。:period: API 调用频率限制,默认为 60 秒(1 分钟)。:timeout: API 响应超时时间,默认为 5 秒。:fail: 失败时返回的值。
示例
APICache.get('twitter_replies', :cache => 3600) do
Net::HTTP.start('twitter.com') do |http|
req = Net::HTTP::Get.new('/statuses/replies.xml')
req.basic_auth 'username', 'password'
response = http.request(req)
case response
when Net::HTTPSuccess
response.body
else
raise APICache::InvalidResponse
end
end
end
3.2 错误处理
APICache 提供了 APICache::APICacheError 异常类,用于处理 API 调用失败的情况。你可以通过 rescue 捕获该异常并进行处理。
begin
APICache.get("http://twitter.com/statuses/public_timeline.rss")
rescue APICache::APICacheError
"Fail Whale"
end
4. 项目安装方式
4.1 通过 RubyGems 安装
使用以下命令安装 APICache:
sudo gem install api_cache -s http://gemcutter.org
4.2 手动安装
如果你不想通过 RubyGems 安装,可以从 GitHub 下载源代码并手动安装:
git clone https://github.com/mloughran/api_cache.git
cd api_cache
gem build api_cache.gemspec
sudo gem install api_cache-*.gem
4.3 在 Heroku 上使用
在 Heroku 上使用 APICache 时,可以结合 Dalli 使用 Memcached:
require 'api_cache'
require 'dalli'
APICache.store = APICache::DalliStore.new(Dalli::Client.new)
通过以上步骤,你可以轻松地在项目中集成和使用 APICache,提升 API 调用的效率和稳定性。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
197
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
624
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
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++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210