ShiErFeng/shierfeng-fastapi-backend/cli/wizard/flows/cache_clear.py
2026-07-24 09:43:10 +08:00

214 lines
7.0 KiB
Python

from dataclasses import dataclass
from cli.context import CliContext, OutputOption
from cli.wizard.base import BaseCliWizardFlow
@dataclass(frozen=True)
class CacheClearWizardSelection:
"""
`wizard cache-clear` 向导采集结果。
:param env: 运行环境
:param mode: 清理模式
:param cache_name: 缓存名称前缀
:param cache_key: 缓存键名关键字
:param dry_run: 是否演练执行
:param allow_prod: 是否允许生产环境执行
"""
env: str
mode: str
cache_name: str
cache_key: str
dry_run: bool
allow_prod: bool
class CacheClearWizardFlow(BaseCliWizardFlow[CacheClearWizardSelection]):
"""
`wizard cache-clear` 向导流程。
:param default_env: 默认环境
:param default_mode: 默认清理模式
:param default_cache_name: 默认缓存名称前缀
:param default_cache_key: 默认缓存键名关键字
:param default_dry_run: 默认是否先执行 dry-run
"""
wizard_name = 'wizard cache-clear'
preview_title = 'wizard cache-clear preview'
failure_message = '缓存清理向导执行失败'
def __init__(
self,
*,
default_env: str = 'dev',
default_mode: str = 'cache-name',
default_cache_name: str = '',
default_cache_key: str = '',
default_dry_run: bool = True,
) -> None:
"""
初始化缓存清理向导流程。
:param default_env: 默认环境
:param default_mode: 默认清理模式
:param default_cache_name: 默认缓存名称前缀
:param default_cache_key: 默认缓存键名关键字
:param default_dry_run: 默认是否先执行 dry-run
:return: None
"""
self.default_env = default_env
self.default_mode = default_mode
self.default_cache_name = default_cache_name
self.default_cache_key = default_cache_key
self.default_dry_run = default_dry_run
def collect_selection(self) -> CacheClearWizardSelection:
"""
采集缓存清理向导参数。
:return: 向导采集结果
"""
env = self.prompt_service.prompt_env(self.default_env)
mode = self.prompt_service.prompt_choice(
'清理模式',
['cache-name', 'cache-key', 'all'],
self.default_mode,
)
cache_name = ''
cache_key = ''
if mode == 'cache-name':
cache_name = self.prompt_service.prompt_required_text('缓存名称前缀', self.default_cache_name)
elif mode == 'cache-key':
cache_key = self.prompt_service.prompt_required_text('缓存键名关键字', self.default_cache_key)
else:
self.prompt_service.prompt_optional_text('当前将清理全部缓存,按回车继续', '')
dry_run = self.prompt_service.prompt_confirm('是否先执行 dry-run 预演', default_value=self.default_dry_run)
allow_prod = (
self.prompt_service.prompt_confirm('当前为 prod 环境,是否允许继续执行', default_value=False)
if env == 'prod'
else False
)
return CacheClearWizardSelection(
env=env,
mode=mode,
cache_name=cache_name,
cache_key=cache_key,
dry_run=dry_run,
allow_prod=allow_prod,
)
def prepare_context(self, selection: CacheClearWizardSelection, output: OutputOption) -> CliContext:
"""
构建缓存清理向导上下文。
:param selection: 向导采集结果
:param output: 输出格式
:return: CLI 上下文
"""
return self.build_regular_context(
selection.env,
output,
allow_prod=selection.allow_prod,
yes=True,
dry_run=selection.dry_run,
)
def build_preview_summary(self, selection: CacheClearWizardSelection) -> dict[str, str]:
"""
构建缓存清理预览摘要。
:param selection: 向导采集结果
:return: 预览摘要
"""
return {
'env': selection.env,
'mode': selection.mode,
'cache_name': selection.cache_name or '-',
'cache_key': selection.cache_key or '-',
'dry_run': str(selection.dry_run).lower(),
'allow_prod': str(selection.allow_prod).lower(),
}
def build_preview_command(self, selection: CacheClearWizardSelection) -> list[str]:
"""
构建缓存清理预览命令。
:param selection: 向导采集结果
:return: 用户视角命令参数
"""
command = ['shierfeng', 'cache', 'clear', f'--env={selection.env}']
if selection.mode == 'cache-name':
command.append(f'--cache-name={selection.cache_name}')
elif selection.mode == 'cache-key':
command.append(f'--cache-key={selection.cache_key}')
else:
command.append('--all')
if selection.dry_run:
command.append('--dry-run')
if selection.allow_prod:
command.append('--allow-prod')
return command
def confirm_prompt(self, selection: CacheClearWizardSelection) -> str:
"""
返回缓存清理最终确认提示。
:param selection: 向导采集结果
:return: 确认提示
"""
del selection
return '确认执行缓存清理向导吗'
def build_execute_arguments(self, selection: CacheClearWizardSelection, output: OutputOption) -> list[str]:
"""
构建缓存清理内部 CLI 参数。
:param selection: 向导采集结果
:param output: 输出格式
:return: 内部 CLI 参数
"""
arguments = ['cache', 'clear', f'--env={selection.env}', f'--output={output}', '--yes']
if selection.mode == 'cache-name':
arguments.append(f'--cache-name={selection.cache_name}')
elif selection.mode == 'cache-key':
arguments.append(f'--cache-key={selection.cache_key}')
else:
arguments.append('--all')
if selection.dry_run:
arguments.append('--dry-run')
if selection.allow_prod:
arguments.append('--allow-prod')
return arguments
def run_cache_clear_wizard(
output: OutputOption = 'text',
*,
default_env: str = 'dev',
default_mode: str = 'cache-name',
default_cache_name: str = '',
default_cache_key: str = '',
default_dry_run: bool = True,
) -> None:
"""
执行 `wizard cache-clear` 向导。
:param output: 输出格式
:param default_env: 默认环境
:param default_mode: 默认清理模式
:param default_cache_name: 默认缓存名称前缀
:param default_cache_key: 默认缓存键关键字
:param default_dry_run: 默认是否执行 dry-run
:return: None
"""
CacheClearWizardFlow(
default_env=default_env,
default_mode=default_mode,
default_cache_name=default_cache_name,
default_cache_key=default_cache_key,
default_dry_run=default_dry_run,
).run(output)