python3使用sqlite3构建本地持久化缓存

import sqlite3
from pathlib import Path
 
# 定义一个简单的函数来创建或获取已存在的数据库连接
def get_connection(db_file):
    return sqlite3.connect(db_file)
 
# 定义一个函数来获取缓存数据
def get_cached_data(connection, query):
    with connection:
        cursor = connection.cursor()
        cursor.execute(query)
        return cursor.fetchall()
 
# 定义一个函数来缓存数据
def cache_data(connection, query, data):
    with connection:
        cursor = connection.cursor()
        cursor.execute(query, data)
 
# 示例：使用sqlite3作为缓存系统
def example_usage():
    # 假设有一个缓存目录和数据库文件
    cache_dir = Path('./cache_dir')
    db_file = cache_dir / 'data.db'
    
    # 创建数据库连接
    connection = get_connection(db_file)
    
    # 假设我们要缓存的查询是获取所有用户
    query_get_users = "SELECT * FROM users;"
    
    # 获取缓存的数据，如果没有，就执行查询并缓存结果
    cached_data = get_cached_data(connection, query_get_users)
    if not cached_data:
        # 假设我们有一个查询来直接从数据库获取数据
        query_populate_cache = "INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?);"
        # 假设我们有一些数据要插入缓存
        users_data = [('Alice', 30), ('Bob', 25)]
        # 缓存数据
        cache_data(connection, query_populate_cache, users_data)
        # 再次获取缓存数据
        cached_data = get_cached_data(connection, query_get_users)
    
    # 打印缓存的数据
    print(cached_data)
 
# 运行示例
example_usage()

这个代码示例展示了如何使用sqlite3作为一个简单的缓存系统。它定义了一个创建数据库连接的函数，一个获取缓存数据的函数，以及一个缓存数据的函数。如果没有缓存数据，它将执行查询来获取数据，并将其缓存起来供后续使用。这个例子假设有一个SQL表users存在于数据库中，并且有相应的插入和查询权限。