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、开发调试

# 此为开始调试用,实际内部不做任何操作
# 配置:
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.dummy.DummyCache', # 引擎
'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)
'OPTIONS':{
'MAX_ENTRIES': 300, # 最大缓存个数(默认300)
'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)
},
'KEY_PREFIX': '', # 缓存key的前缀(默认空)
'VERSION': 1, # 缓存key的版本(默认1)
'KEY_FUNCTION' 函数名 # 生成key的函数(默认函数会生成为:【前缀:版本:key】)
}
} # 自定义key
def default_key_func(key, key_prefix, version):
"""
Default function to generate keys. Constructs the key used by all other methods. By default it prepends
the `key_prefix'. KEY_FUNCTION can be used to specify an alternate
function with custom key making behavior.
"""
return '%s:%s:%s' % (key_prefix, version, key) def get_key_func(key_func):
"""
Function to decide which key function to use. Defaults to ``default_key_func``.
"""
if key_func is not None:
if callable(key_func):
return key_func
else:
return import_string(key_func)
return default_key_func

2、内存

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

3、文件

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

4、数据库

# 此缓存将内容保存至数据库

    # 配置:
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.db.DatabaseCache',
'LOCATION': 'my_cache_table', # 数据库表
}
} # 注:执行创建表命令 python manage.py createcachetable

5、Memcache缓存(python-memcached模块)

# 此缓存使用python-memcached模块连接memcache

    CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',
'LOCATION': '127.0.0.1:11211',
}
} CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',
'LOCATION': 'unix:/tmp/memcached.sock',
}
} CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',
'LOCATION': [
'172.19.26.240:11211',
'172.19.26.242:11211',
]
}
}

6、Memcache缓存(pylibmc模块)

# 此缓存使用pylibmc模块连接memcache

    CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache',
'LOCATION': '127.0.0.1:11211',
}
} CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache',
'LOCATION': '/tmp/memcached.sock',
}
} CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache',
'LOCATION': [
'172.19.26.240:11211',
'172.19.26.242:11211',
]
}
}

应用:

全局使用

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 MIDDLEWARE = [
'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware',
# 其他中间件...
'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware',
] CACHE_MIDDLEWARE_ALIAS = ""
CACHE_MIDDLEWARE_SECONDS = ""
CACHE_MIDDLEWARE_KEY_PREFIX = ""

单独视图的使用

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

局部使用

a. 引入TemplateTag

        {% load cache %}

 b. 使用缓存

        {% cache 5000 缓存key %}
缓存内容
{% endcache %}

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