cacheHTTP

Explorando o cache de HTTP em aplicações REST

1º Passo: Configurar o Ambiente

Passo a Passo: Configuração

• 1º Criar um novo repositório no GitHub para o seu projeto;

• 2º Clonar o repositório;

• 3º Instalar as dependências.

pip install -r requirements.txt

OU

pip install flask

pip install cachetools

2º Codificação

1. Criar arquivo app.py

 from cachetools import TTLCache
 from flask import Flask, jsonify
 import time

 cache = TTLCache(maxsize=100, ttl=30)
 app = Flask(__name__)


 def database_mock():
     "Simula uma requisição demorada ao banco de dados."
     time.sleep(3)
     return [
         {"nome": "Luan Carvalho", "email": "luanc7459@gmail.com"},
         {"nome":"teste", "email": "teste@gmail.com" }
     ]


 @app.route("/users")
 def get_users_route():
     start_request = time.time()
     data = cache.get("users")

     if data is None:
         data = database_mock()
         cache["users"] = data

     response_time = time.time() - start_request
     return jsonify({"dados": data, "tempo_de_resposta": response_time})


 if __name__ == "__main__":
     app.run(debug=True)

3ºExecutar aplicação

1º Rodar comando python app.py no terminal;

2º Testar o endpoint /users com método GET para validar o cache.

1º Sem Cache

{
  "data": [
    {
      "email": "luanc7459@gmail.com",
      "nome": "Luan Carvalho"
    },
    {
      "email": "teste@gmail.com",
      "nome": "teste"
    }
  ],
  "request_time": 3
}

2º Com Cache

{
  "data": [
    {
      "email": "luanc7459@gmail.com",
      "nome": "Luan Carvalho"
    },
    {
      "email": "teste@gmail.com",
      "nome": "teste"
    }
  ],
  "request_time": 0.0
}

Nota-se que com cache a requisição fica mais rápida, pois é utilizada uma resposta associada a uma solicitação e reutiliza a resposta armazenada para solicitações subsequentes.

Contribuição

Luan Carvalho = Realizei todos os processos, desde a documentação até a implementação etc.