添加uv支持 (#2119)

* bugfix:修复内存泄露和信号量饥饿问题

* 修复图片渲染按高度截断问题

* 优化图片渲染速度

* 权限检查去掉无效引用代码

* 添加uv支持

* 🚨 auto fix by pre-commit hooks

* bugfix:修改gitignore换行

* bugfix:修复测试没有新生成uv.lock

* 修复导入错误

* bugfix:移除重复调用

* 🚨 auto fix by pre-commit hooks

* 清理残余poetry引用

* 更新uv安装方式

* 修复阿里云获取问题

* 增加资源下载提示

* 🚨 auto fix by pre-commit hooks

* 修改资源下载为流式

* 🚨 auto fix by pre-commit hooks

* 提高启动速度

* 移除bot.py支持

* 🚨 auto fix by pre-commit hooks

* 优化win脚本逻辑

* 🚨 auto fix by pre-commit hooks

* 清理残余无效逻辑

* 代码改进

* 🚨 auto fix by pre-commit hooks

* 增加数据库迁移存在性检查

* 🚨 auto fix by pre-commit hooks

* chore(test): 添加pytest超时控制和优雅关闭机制

- 在GitHub Actions工作流中添加作业级和步骤级超时限制,防止测试无限期挂起
- 添加pytest-timeout依赖并配置全局超时为120秒
- 在send_queue服务添加关闭钩子,确保worker任务正确取消
- 在priority_manager添加on_shutdown钩子,支持优先级生命周期的关闭阶段

* chore(lint): 禁用超长行的lint警告

* Modify restart logic for Windows platform

* 🚨 auto fix by pre-commit hooks

* bugfix:修复sys导入问题

* 清理无效结构

* bugfix:修复路径问题

* bugfix:修复shell语法传递给git导致资源获取失败问题

* 优化关闭显示

* bugfix:修复路径问题

* bugfix:增加路径安全

* bugfix:修复orm绕过问题

* 放宽numpy版本限制

* 修改重启方案

* bugfix:修复循环导入

* 优化逻辑

* Enhance disconnect function with error handling

Added error handling for disconnect function and imported ConfigurationError.

* Implement emergency restart mechanism

Added emergency restart mechanism using atexit to ensure process restart even on severe exceptions during shutdown.

* 🚨 auto fix by pre-commit hooks

* 重启行为归一化

* 修复测试检测问题

* bugfix:修复测试侧类型报错问题

* 引入launcher机制

* 移除重启测试

* 收紧缓存调用路径

* 类型注解收敛

* 优化浏览器回收行为

* 优化浏览器渲染

* bugfix:解决重复关闭浏览器问题

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Co-authored-by: pre-commit-ci[bot] <66853113+pre-commit-ci[bot]@users.noreply.github.com>
Co-authored-by: ManyManyTomato <93612024+ATTomatoo@users.noreply.github.com>
Co-authored-by: AkashiCoin <l1040186796@gmail.com>
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2026-04-18 23:42:10 +08:00
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co-authored by pre-commit-ci[bot] ManyManyTomato AkashiCoin
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commit 8b16126e40
83 changed files with 15394 additions and 7062 deletions
+20 -301
View File
@@ -19,7 +19,7 @@ users = await level_cache.get({"user_id": "123", "group_id": "456"})
await level_cache.set({"user_id": "123", "group_id": "456"}, users)
```
2. 使用CacheDict作为全局字典
2. 使用CacheDict作为内存字典缓存
```python
from zhenxun.services.cache.cache_containers import CacheDict
@@ -29,51 +29,18 @@ config_dict = CacheDict("global_config")
# 创建有过期时间的缓存字典(1小时后过期)
temp_dict = CacheDict("temp_config", expire=3600)
# 使用字典操作
config_dict["key"] = "value"
value = config_dict["key"]
# 保存缓存数据(可选)
await config_dict.save()
value = config_dict.get("key")
```
3. 使用CacheList作为全局列表
```python
from zhenxun.services.cache.cache_containers import CacheList
# 创建缓存列表(默认永不过期)
message_list = CacheList("recent_messages")
# 创建有过期时间的缓存列表(30分钟后过期)
temp_list = CacheList("temp_messages", expire=1800)
# 使用列表操作
message_list.append("新消息")
message = message_list[0]
# 保存缓存数据(可选)
await message_list.save()
```
4. 使用CacheManager的类型化缓存方法
3. 使用CacheRoot直接操作缓存后端
```python
from zhenxun.services.cache import CacheRoot
# 获取字符串类型的缓存字典(向后兼容)
str_cache = CacheRoot.cache_dict("string_cache")
# 获取类型化的缓存字典(推荐)
int_cache = CacheRoot.cache_dict_typed("int_cache", value_type=int)
user_cache = CacheRoot.cache_dict_typed("user_cache", value_type=User)
# 获取类型化的缓存列表
message_list = CacheRoot.cache_list_typed("messages", value_type=str)
user_list = CacheRoot.cache_list_typed("users", value_type=User)
# 使用类型化的缓存
int_cache["count"] = 42 # 类型安全
user_cache["user1"] = User(name="Alice") # 类型安全
message_list.append("Hello") # 类型安全
# 获取/设置缓存后端数据(需先通过 CacheRegistry.register 注册类型)
await CacheRoot.get(cache_type, key)
await CacheRoot.set(cache_type, key, value)
await CacheRoot.invalidate_cache(cache_type, key)
```
"""
@@ -95,7 +62,7 @@ from pydantic import BaseModel
from zhenxun.services.log import logger
from .cache_containers import CacheDict, CacheList
from .cache_containers import CacheDict
from .config import (
CACHE_KEY_PREFIX,
CACHE_KEY_SEPARATOR,
@@ -108,9 +75,7 @@ from .config import (
__all__ = [
"Cache",
"CacheData",
"CacheDict",
"CacheList",
"CacheManager",
"CacheRegistry",
"CacheRoot",
@@ -168,129 +133,12 @@ class CacheModel(BaseModel):
arbitrary_types_allowed = True
"""
CacheData类是缓存系统的核心组件,它负责管理单个缓存项的数据和生命周期。
设计思路:
1. 每个CacheData实例代表一个具名的缓存项,如"用户列表"、"配置数据"等
2. 它提供了数据的懒加载、自动过期和持久化等功能
3. 可以通过func参数提供一个获取数据的函数,在数据不存在或过期时自动调用
4. 支持直接设置_data属性,方便外部直接操作数据
主要用途:
1. 作为CacheDict和CacheList的后端存储
2. 被CacheManager管理,实现统一的缓存生命周期控制
3. 提供数据过期和自动刷新机制
通常情况下,用户不需要直接使用CacheData,而是通过Cache、CacheDict或CacheList来操作缓存。
"""
class CacheData:
"""缓存数据类"""
def __init__(
self,
name: str,
func: Callable,
expire: int = DEFAULT_EXPIRE,
lazy_load: bool = True,
cache: BaseCache | AioCache | None = None,
):
"""初始化缓存数据
参数:
name: 缓存名称
func: 获取数据的函数
expire: 过期时间(秒)
lazy_load: 是否延迟加载
cache: 缓存后端
"""
self.name = name.upper()
self.func = func
self.expire = expire
self.lazy_load = lazy_load
self.cache = cache
self._data = None
self._last_update = 0
# 如果不是延迟加载,立即加载数据
if not lazy_load:
import asyncio
try:
loop = asyncio.get_event_loop()
if not loop.is_running():
loop.run_until_complete(self.get_data())
except Exception:
pass
async def get_data(self) -> Any:
"""获取数据
返回:
Any: 缓存数据
"""
# 检查是否需要更新
now = datetime.now().timestamp()
if self._data is None or (
self.expire > 0 and now - self._last_update > self.expire
):
# 更新数据
try:
self._data = await self.func()
self._last_update = now
except Exception as e:
logger.error(f"获取缓存数据 {self.name} 失败", LOG_COMMAND, e=e)
return self._data
async def set_data(self, data: Any) -> bool:
"""设置数据
参数:
data: 缓存数据
返回:
bool: 是否成功
"""
try:
self._data = data
self._last_update = datetime.now().timestamp()
# 如果有缓存后端,保存到缓存
if self.cache and cache_config.cache_mode != CacheMode.NONE:
await self.cache.set(self.name, data, ttl=self.expire) # type: ignore
return True
except Exception as e:
logger.error(f"设置缓存数据 {self.name} 失败", LOG_COMMAND, e=e)
return False
async def clear(self) -> bool:
"""清除数据
返回:
bool: 是否成功
"""
try:
self._data = None
self._last_update = 0
# 如果有缓存后端,清除缓存
if self.cache and cache_config.cache_mode != CacheMode.NONE:
await self.cache.delete(self.name) # type: ignore
return True
except Exception as e:
logger.error(f"清除缓存数据 {self.name} 失败", LOG_COMMAND, e=e)
return False
class CacheManager:
"""缓存管理器"""
_instance: ClassVar["CacheManager | None"] = None
_cache_backend: BaseCache | AioCache | None = None
_registry: ClassVar[dict[str, CacheModel]] = {}
_data: ClassVar[dict[str, CacheData]] = {}
_list_caches: ClassVar[dict[str, "CacheList"]] = {}
_dict_caches: ClassVar[dict[str, "CacheDict"]] = {}
_enabled = False # 缓存启用标记
@@ -336,105 +184,6 @@ class CacheManager:
self._dict_caches[cache_type] = CacheDict[value_type](cache_type, expire)
return self._dict_caches[cache_type]
def cache_list(
self, cache_type: str, expire: int = 0, value_type: type[U] = str
) -> CacheList[U]:
"""获取缓存列表
参数:
cache_type: 缓存类型
expire: 过期时间(秒)
value_type: 值类型
返回:
CacheList: 缓存列表
"""
if cache_type not in self._list_caches:
self._list_caches[cache_type] = CacheList[value_type](cache_type, expire)
return self._list_caches[cache_type]
def listener(self, cache_type: str):
"""缓存监听器装饰器
在方法调用后自动刷新缓存数据
参数:
cache_type: 缓存类型
返回:
Callable: 装饰器
"""
def decorator(func: Callable):
@wraps(func)
async def wrapper(cls, *args, **kwargs):
# 执行原函数
result = await func(cls, *args, **kwargs)
obj = None
# 如果启用了缓存,自动刷新缓存
if cache_config.cache_mode != CacheMode.NONE:
# 根据返回值类型处理
if isinstance(result, tuple) and len(result) > 0:
# 处理返回元组的情况,如 update_or_create 返回 (obj, created)
obj = result[0]
else:
# 处理返回单个对象的情况
obj = result
# 获取缓存键并刷新缓存
if (
obj
and hasattr(cls, "get_cache_key")
and hasattr(obj, cls.get_cache_key_field())
):
key = cls.get_cache_key(obj)
if key is not None:
await self.invalidate_cache(cache_type, key)
return result
return wrapper
return decorator
async def get_cache(self, cache_type: str) -> Any:
"""获取指定类型的缓存对象
此方法返回一个简单的缓存对象,具有 update 方法
参数:
cache_type: 缓存类型
返回:
Any: 缓存对象
"""
class CacheAdapter:
"""缓存适配器"""
def __init__(self, cache_manager: CacheManager, cache_type: str):
self.cache_manager = cache_manager
self.cache_type = cache_type
async def update(self, key: Any, value: Any) -> None:
"""更新缓存
参数:
key: 缓存键
value: 缓存值
"""
# 先清除旧缓存
await self.cache_manager.invalidate_cache(self.cache_type, key)
# 如果需要,可以在这里添加重新设置缓存的逻辑
# 目前我们只清除缓存,让下次查询时自动重建
return (
CacheAdapter(self, cache_type)
if cache_config.cache_mode != CacheMode.NONE
else None
)
@property
def cache_backend(self) -> BaseCache | AioCache:
"""获取缓存后端"""
@@ -479,35 +228,6 @@ class CacheManager:
)
return self._cache_backend
@property
def _cache(self) -> BaseCache | AioCache:
"""获取缓存后端(别名)"""
return self.cache_backend
async def get_cache_data(self, name: str) -> Any:
"""获取缓存数据
参数:
name: 缓存名称
返回:
Any: 缓存数据
"""
name = name.upper()
# 检查是否存在缓存数据
if name in self._data:
return await self._data[name].get_data()
# 尝试从缓存后端获取
if cache_config.cache_mode != CacheMode.NONE:
try:
data = await self.cache_backend.get(name) # type: ignore
if data is not None:
return data
except Exception as e:
logger.error(f"从缓存后端获取数据 {name} 失败", LOG_COMMAND, e=e)
return None
async def invalidate_cache(
self, cache_type: str, key: str | dict[str, Any] | None = None
) -> bool:
@@ -680,29 +400,28 @@ class CacheManager:
"""清除缓存
参数:
cache_type: 缓存类型,为None时清除所有缓存
cache_type: 缓存类型,为None时清除所有缓存。
注意:受 aiocache 限制,无法按类型精确删除,
指定 cache_type 时仅清除整个 backend(行为与不指定相同)。
返回:
bool: 是否成功
"""
# 如果缓存被禁用或缓存模式为NONE,直接返回False
# 如果缓存被禁用或缓存模式为NONE,直接返回True(无需操作)
if not self.enabled or cache_config.cache_mode == CacheMode.NONE:
return False
return True
try:
if cache_type:
# 清除指定类型的缓存
# pattern = f"{cache_type.upper()}{CACHE_KEY_SEPARATOR}*"
# 由于aiocache可能没有delete_pattern方法,使用其他方式清除
# 这里简化处理,直接清除所有缓存
await self.cache_backend.clear() # type: ignore
else:
# 清除所有缓存
await self.cache_backend.clear() # type: ignore
logger.debug(
f"清除缓存类型 {cache_type}"
"(aiocache 不支持按前缀删除,清除整个 backend)",
LOG_COMMAND,
)
await self.cache_backend.clear() # type: ignore
return True
except Exception as e:
if f"缓存类型 {cache_type} 不存在" not in str(e):
logger.warning("清除缓存失败", LOG_COMMAND, e=e)
logger.warning("清除缓存失败", LOG_COMMAND, e=e)
return False
async def close(self):