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----什么都不做
  • 内存
  • 文件-----放到文件中
  • 数据库------放到数据库中
  • Memcache缓存(python-memcached模块)------memcache是一套分布式的高速缓存系统
  • Memcache缓存(pylibmc模块)---------memcache是一套分布式的高速缓存系统,用这个pylibmc模块去连接远程的Memcache机器。

3种应用

全局的

视图函数

局部模板

开发调试,caches:高速缓存的意思。

  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),剔除1/3
  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. # 自定义key
  18. def default_key_func(key, key_prefix, version):
  19. """
  20. Default function to generate keys.
  21.  
  22. Constructs the key used by all other methods. By default it prepends
  23. the `key_prefix'. KEY_FUNCTION can be used to specify an alternate
  24. function with custom key making behavior.
  25. """
  26. return '%s:%s:%s' % (key_prefix, version, key)
  27.  
  28. def get_key_func(key_func):
  29. """
  30. Function to decide which key function to use.
  31.  
  32. Defaults to ``default_key_func``.
  33. """
  34. if key_func is not None:
  35. if callable(key_func):
  36. return key_func
  37. else:
  38. return import_string(key_func)
  39. return default_key_func

2:,缓存将内容保存至内存的变量中

  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

3,缓存将内容保存至文件

  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

4,缓存将内容保存至数据库

  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

5,缓存使用python-memcached模块连接memcache

  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. }<br><br> CACHES = {<br> 'default': {<br> 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',<br> 'LOCATION': [<br> ('172.19.26.240:11211',1),<br> ('172.19.26.242:11211',15), 调权重<br> ]<br> }<br> }

6,缓存使用pylibmc模块连接memcache

  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. }

文件来做一个示例,即缓存内容保存到文件

在setting中配置缓存

  1. # 此缓存将内容保存至文件
  2. # 配置:
  3. CACHES = {
  4. 'default': {
  5. 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache',
  6. 'LOCATION':os.path.join(BASE_DIR,'cache')
  7. }
  8. }

写cache视图函数

  1. def cache(request):
  2. import time
  3. ctime = time.time()
  4. return render(request,'cache.html',{'ctime':ctime})

写cache.html模板

  1. <!DOCTYPE html>
  2. <html lang="en">
  3. <head>
  4. <meta charset="UTF-8">
  5. <title>Title</title>
  6. </head>
  7. <body>
  8. <h1>{{ ctime }}</h1>
  9. <h1>{{ ctime }}</h1>
  10. <h1>{{ ctime }}</h1>
  11. </body>
  12. </html>

运行结果:每次刷新,时间都会发生变化

cache视图函数

给单独的views函数做上缓存,用装饰器实现。如果请求过来,先去缓存中去找,找不到的话,再执行函数。在这里设置了缓存为10秒钟有效,10秒之内刷页面,都是去缓存中拿数据,时间一直保持不变。10秒之后,时间才会更新。

  1. from django.views.decorators.cache import cache_page
  2.  
  3. @cache_page(10)
  4. def cache(request):
  5. import time
  6. ctime = time.time()
  7. return render(request,'cache.html',{'ctime':ctime})

运行效果:10秒以后,时间才会发生变化。而且发现cache下的文件里面也有了缓存数据

模板的某个局部做缓存

  1. {% load cache %}
  2. <!DOCTYPE html>
  3. <html lang="en">
  4. <head>
  5. <meta charset="UTF-8">
  6. <title>Title</title>
  7. </head>
  8. <body>
  9. <h1>{{ ctime }}</h1>
  10. <h1>{{ ctime }}</h1>
  11. {% cache 10 cuuuu %}
  12. <h1>{{ ctime }}</h1>
  13. {% endcache %}
  14. </body>
  15. </html>

全栈(全局)缓存,对整个网站的函数都做缓存

用中间件实现,所有请求都经过中间件。

在返回的最后一步才写到缓存中,因为在通过中间件的过程中,是可以修改views.py中的内容的。所以写到缓存中的应该是最终的版本。

说明:

实例:

  1. 'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware', 它里面没有process-request,只有process-response,只有离开的时候才会执行一次它,临走的时候更新一下。
  1. 'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware', 它里面只有process_view,只有来的时候执行它,走的时候跟它没有关系。

用户请求第一次来的时候,先到达中间件,跳过'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware',一直往下执行,直到'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware',

到它以后去缓存中找数据,如果没有的话,则继续往下到views.py中去找。

返回数据时,跳过'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware',直到'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware',把数据返回给用户,同时把数据放到缓存中。

第二次请求到来的时候,到达到'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware',去缓存中找数据,发现有数据,则不用去views.py中取数据了,一直返回给客户。

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