SuperAPI AI 工具集

content-hash-cache-pattern

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更新于 10-16 04:58

技能介绍

用途:为文件处理流水线缓存高成本结果,避免重复处理相同内容的文件。适用场景包括 PDF 解析、OCR、文本提取、图像分析等,以及需要提供 --cache/--no-cache 选项的命令行工具,或在多轮运行中重复出现相同文件的批处理任务。

主要能力:用文件内容而非路径计算 SHA-256 作为缓存键,大文件按 64KB 分块读取;缓存条目以 {hash}.json 命名,实现 O(1) 查询且无需索引文件;缓存命中与否通过日志记录截断哈希便于调试;缓存文件损坏时返回 None 视为未命中,下次运行重新处理。

使用方式:先定义 compute_file_hash 计算哈希,再用冻结数据类 CacheEntry 保存 file_hash、source_path 与结果内容;将缓存读写封装为独立服务层 extract_with_cache,处理函数保持纯函数不变。首次写入时用 cache_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) 延迟创建目录,手工进行 JSON 序列化与反序列化。

设计要点:内容哈希实现与路径无关、内容变化自动失效;服务层封装满足单一职责,提取逻辑不感知缓存;不使用基于路径的缓存(移动或重命名后失效),也不在纯函数内部加入缓存分支。

限制:不适用于必须绝对实时的数据流;缓存条目体积极其庞大时应考虑流式处理;若结果还取决于文件内容以外的参数(如不同提取配置),该模式不适用。具体收费、价格与平台信息暂未提供。