content-hash-cache-pattern

# 内容哈希文件缓存模式 使用 SHA-256 内容哈希���为缓存键，缓存昂贵的文件处理结果（PDF 解析、文本提取、图像分析）。与基于路径的缓存不同，此方法在文件移动/重命名后仍然有效，并在内容更改时自动失效。 ## 何时激活 * 构建文件处理管道时（PDF、图像、文本提取） * 处理成本高且同一文件被重复处理时 * 需要一个 `--cache/--no-cache` CLI 选项时 * 希望在不修改现有纯函数的情况下为其添加缓存时 ## 核心模式 ### 1. 基于内容哈希的缓存键 使用文件内容（而非路径）作为缓存键： ```python import hashlib from pathlib import Path _HASH_CHUNK_SIZE = 65536 # 64KB chunks for large files def compute_file_hash(path: Path) -> str: """SHA-256 of file contents (chunked for large files).""" if not path.is_file(): raise FileNotFoundError(f"File not found: {path}") sha256 = hashlib.sha256() with open(path, "rb") as f: while True: chunk = f.read(_HASH_CHUNK_SIZE) if not chunk: break sha256.update(chunk) return sha256.hexdigest() ``` **为什么使用内容哈希？** 文件重命名/移动 = 缓存命中。内容更改 = 自动失效。无需索引文件。 ### 2. 用于缓存条目的冻结数据类 ```python from dataclasses import dataclass @dataclass(frozen=True, slots=True) class CacheEntry: file_hash: str source_path: str document: ExtractedDocument # The cached result ``` ### 3. 基于文件的缓存存储 每个缓存条目都存储为 `{hash}.json` —— 通过哈希实现 O(1) 查找，无需索引文件。 ```python import json from typing import Any def write_cache(cache_dir: Path, entry: CacheEntry) -> None: cache_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) cache_file = cache_dir / f"{entry.file_hash}.json" data = serialize_entry(entry) cache_file.write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False), encoding="utf-8") def read_cache(cache...