Оптимизация поддержки мультиязычности в Python может быть достигнута несколькими способами. Основная проблема, которую вы описали, заключается в частых обращениях к базе данных для получения информации о языке пользователя. Приведу несколько подходов, которые могут помочь оптимизировать ваш код:
### 1. Кэширование данных о языке пользователя
Вместо того чтобы каждый раз делать запрос к базе данных, вы можете временно кэшировать язык пользователя. Это можно реализовать с использованием:
- **Местного переменного кэша** - храните данные в переменных во время работы приложения.
- **Кэширование в памяти** - используйте различные библиотеки для кэширования, например, `cachetools` или `diskcache`.
Пример с использованием словаря для кэширования:
```python
user_language_cache = {}
async def get_user_language(user_id):
if user_id in user_language_cache:
return user_language_cache[user_id]
# Здесь ваш запрос к базе данных для получения языка пользователя
lang = await fetch_language_from_db(user_id)
user_language_cache[user_id] = lang
return lang
```
### 2. Использование Middleware для обработки языков
Если ваше приложение использует веб-фреймворк (например, FastAPI или Flask), можно использовать middleware для установки языка для каждого запроса. Это избавит вас от необходимости запрашивать язык в каждой функции.
Пример на FastAPI:
```python
from fastapi import FastAPI, Request
app = FastAPI()
@app.middleware("http")
async def set_language(request: Request, call_next):
user_id = request.cookies.get("user_id") # или получить из заголовков/сессии
lang = await get_user_language(user_id)
request.state.lang = lang
response = await call_next(request)
return response
```
### 3. Оптимизация функции перевода
Ваша функция `_` возвращает текст, если язык пользователя не найден. Убедитесь, что вы используете кэшированные данные, когда это возможно.
Обновленная функция:
```python
async def translate(text, lang):
if lang in translations_cache:
lang_data = translations_cache[lang]
else:
file_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), f"{lang}.json")
if not os.path.exists(file_path):
translations_cache[lang] = {}
return text
async with aiofiles.open(file_path, mode='r') as file:
lang_data = json.loads(await file.read())
translations_cache[lang] = lang_data
for key in text.split("."):
lang_data = lang_data.get(key, None)
if lang_data is None:
return text
return lang_data
```
### 4. Периодическое обновление кэша
Если вы хотите избегать устаревания данных в кэше, можете реализовать стратегию периодического обновления кэша. Например, за 1 минуту или после определенного количества запросов.
### Итог
Кэширование языка пользователя и языковых данных, а также использование middleware для установки языка, когда это возможно, значительно уменьшают количество обращений к базе данных и повышают производительность вашего приложения. Выберете подход, который больше подходит для ваших нужд и архитектуры приложения.