Django之缓存

网友投稿 220 2022-09-01


Django之缓存

一、缓存

由于Django是动态网站,所有每次请求均会去数据进行相应的操作,当程序访问量大时,耗时必然会更加明显,最简单解决方式是使用:缓存,缓存将一个某个views的返回值保存至内存或者memcache中,5分钟内再有人来访问时,则不再去执行view中的操作,而是直接从内存或者Redis中之前缓存的内容拿到,并返回。

Django中提供了6种缓存方式:

开发调试内存文件数据库Memcache缓存(python-memcached模块)Memcache缓存(pylibmc模块)

1、配置

a、开发调试

1 # 此为开始调试用,实际内部不做任何操作 2 # 配置: 3 CACHES = { 4 'default': { 5 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.dummy.DummyCache', # 引擎 6 'TIMEOUT': 300, # 缓存超时时间(默认300,None表示永不过期,0表示立即过期) 7 'OPTIONS':{ 8 'MAX_ENTRIES': 300, # 最大缓存个数(默认300) 9 'CULL_FREQUENCY': 3, # 缓存到达最大个数之后,剔除缓存个数的比例,即:1/CULL_FREQUENCY(默认3)10 },11 'KEY_PREFIX': '', # 缓存key的前缀(默认空)12 'VERSION': 1, # 缓存key的版本(默认1)13 'KEY_FUNCTION' 函数名 # 生成key的函数(默认函数会生成为:【前缀:版本:key】)14 }15 }16 17 18 # 自定义key19 def default_key_func(key, key_prefix, version):20 """21 Default function to generate keys.22 23 Constructs the key used by all other methods. By default it prepends24 the `key_prefix'. KEY_FUNCTION can be used to specify an alternate25 function with custom key making behavior.26 """27 return '%s:%s:%s' % (key_prefix, version, key)28 29 def get_key_func(key_func):30 """31 Function to decide which key function to use.32 33 Defaults to ``default_key_func``.34 """35 if key_func is not None:36 if callable(key_func):37 return key_func38 else:39 return import_string(key_func)40 return default_key_func

View Code

b、内存

1 # 此缓存将内容保存至内存的变量中 2 # 配置: 3 CACHES = { 4 'default': { 5 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache', 6 'LOCATION': 'unique-snowflake', 7 } 8 } 9 10 # 注:其他配置同开发调试版本

View Code

c、文件

1 # 此缓存将内容保存至文件 2 # 配置: 3 4 CACHES = { 5 'default': { 6 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache', 7 'LOCATION': '/var/tmp/django_cache', 8 } 9 }10 # 注:其他配置同开发调试版本

View Code

d、数据库

1 # 此缓存将内容保存至数据库 2 3 # 配置: 4 CACHES = { 5 'default': { 6 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.db.DatabaseCache', 7 'LOCATION': 'my_cache_table', # 数据库表 8 } 9 }10 11 # 注:执行创建表命令 python manage.py createcachetable

View Code

e、Memcache缓存(python-memcached模块)

1 # 此缓存使用python-memcached模块连接memcache 2 3 CACHES = { 4 'default': { 5 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache', 6 'LOCATION': '127.0.0.1:11211', 7 } 8 } 9 10 CACHES = {11 'default': {12 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',13 'LOCATION': 'unix:/tmp/memcached.sock',14 }15 } 16 17 CACHES = {18 'default': {19 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',20 'LOCATION': [21 '172.19.26.240:11211',22 '172.19.26.242:11211',23 ]24 }25 }

View Code

f、Memcache缓存(pylibmc模块)

1 # 此缓存使用pylibmc模块连接memcache 2 3 CACHES = { 4 'default': { 5 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache', 6 'LOCATION': '127.0.0.1:11211', 7 } 8 } 9 10 CACHES = {11 'default': {12 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache',13 'LOCATION': '/tmp/memcached.sock',14 }15 } 16 17 CACHES = {18 'default': {19 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache',20 'LOCATION': [21 '172.19.26.240:11211',22 '172.19.26.242:11211',23 ]24 }25 }

View Code

2、应用

a. 全站使用

1 使用中间件,经过一系列的认证等操作,如果内容在缓存中存在,则使用FetchFromCacheMiddleware获取内容并返回给用户,当返回给用户之前,判断缓存中是否已经存在,如果不存在则UpdateCacheMiddleware会将缓存保存至缓存,从而实现全站缓存 2 3 MIDDLEWARE = [ 4 'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware', 5 # 其他中间件... 6 'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware', 7 ] 8 9 CACHE_MIDDLEWARE_ALIAS = ""10 CACHE_MIDDLEWARE_SECONDS = ""11 CACHE_MIDDLEWARE_KEY_PREFIX = ""

View Code

b. 单独视图缓存

1 方式一: 2 from django.views.decorators.cache import cache_page 3 4 @cache_page(60 * 15) 5 def my_view(request): 6 ... 7 8 方式二: 9 from django.views.decorators.cache import cache_page10 11 urlpatterns = [12 url(r'^foo/([0-9]{1,2})/$', cache_page(60 * 15)(my_view)),13 ]

View Code

c、局部视图使用

1 a. 引入TemplateTag2 3 {% load cache %}4 5 b. 使用缓存6 7 {% cache 5000 缓存key %}8 缓存内容9 {% endcache %}

View Code

更多:​​猛击这里​​


版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们jiasou666@gmail.com 处理,核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。

上一篇:Python【第六篇】面向对象(待完成)(python面向对象吗)
下一篇:python支付宝支付流程(支付宝付款操作流程)
相关文章

 发表评论

暂时没有评论,来抢沙发吧~