小李：嘿，小王，最近我们公司打算引入数据中台系统来提升业务效率，你觉得这个系统能帮到我们吗？
小王：当然可以！特别是对于像我们这种需要频繁处理代理价的行业来说，数据中台能够整合分散的数据源，提供统一视图。
小李：听起来不错。那你能给我举个例子吗？比如我们怎么用它来管理代理价？
小王：好的，假设我们现在有多个供应商提供的不同价格信息，我们可以先创建一个简单的数据模型。
class ProxyPrice:
def __init__(self, supplier_name, price):
self.supplier_name = supplier_name
self.price = price
def update_price(self, new_price):
self.price = new_price
小李：这看起来很基础，但确实很有用。接下来呢？
小王：下一步就是将这些数据集中存储，并且通过API接口对外提供服务。比如，我们定义一个接口用于获取最低代理价。
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class AggregatedPrices:
prices: list
def get_min_price(self):
return min([p.price for p in self.prices])
# Example usage
prices_list = [ProxyPrice('SupplierA', 10), ProxyPrice('SupplierB', 9)]
aggregated = AggregatedPrices(prices_list)
print("Minimum Price:", aggregated.get_min_price())
小李：哇，这样我们就有了一个基础的数据中台了！但是，如果数据量很大怎么办？
小王：不用担心，我们可以引入缓存机制来提高性能。例如使用Redis作为缓存层。
import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)
def fetch_or_cache(key, func):
if not r.exists(key):
result = func()
r.set(key, result)
else:
result = r.get(key)
return result
def compute_min_price():
# Simulate complex computation
return aggregated.get_min_price()
cached_min_price = fetch_or_cache('min_price', compute_min_price)
print("Cached Minimum Price:", cached_min_price)
小李：太棒了！这样一来，我们的系统不仅高效还能节省资源。
小王：没错，而且随着业务扩展，你还可以进一步增强数据中台的功能，比如增加权限控制或者数据分析模块。
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