详见:http://www.oejia.net/blog/2018/07/09/odoo_task_queue.html 概述 在 odoo 中可以用自带的cron实现异步任务,这个cron基于多线程,任务消息存储到数据库的,在一些异步任务量大.异步要求效率更高的场合其表现并不是很好,而且定义cron xml也是比较繁琐的事,这时可以用 task_queue 模块来承载,task_queue 是基于 celery实现的,性能好,海量任务的场景也能从容应对 项目地址 https://github.

Django的性能优化   一,利用标准数据库优化技术 传统数据库优化技术博大精深,不同的数据库有不同的优化技巧,但重心还是有规则的.在这里算是题外话,挑两点通用的说说: 索引,给关键的字段添加索引,性能能更上一层楼,如给表的关联字段,搜索频率高的字段加上索引等.Django建立实体的时候,支持给字段添加索引,具体参考Django.db.models.Field.db_index.按照经验,Django建立实体之前应该早想好表的结构,尽量想到后面的扩展性,避免后面的表的结构变得面目全非. 使用适

强大的django-debug-toolbar,django项目性能分析工具 给大家介绍一个用于django中debug模式下查看网站性能等其他信息的插件django-debug-toolbar 首先安装 pip install django-debug-toolbar 接下来在自己django项目中的settings中添加配置 INSTALLED_APPS += ['debug_toolbar',] MIDDLEWARE += ['debug_toolbar.middleware.DebugT

前言 最近有个新需求: 人员基础信息(记作人员A),10w 某种类型的人员信息(记作人员B),1000 要求在后台上(Django Admin)分别展示:已录入A的人员B列表.未录入的人员B列表 团队的DBA提议使用视图可以解决这个问题(不愧是搞数据库的) PS:起先我觉得Django的Model是直接管理数据库表的,使用Model来映射数据库模型怕是有一定的麻烦,不过查了一下资料发现并不会~ 只需要在Model的Meta子类中添加managed = False即可,同时将db_table属性设

q = models.UserInfo.objects.all() select * from userinfo select * from userinfo inner join usertype on ... for row in q: print(row.name,row.ut.title) select_related: 查询主动做连表 q = models.UserInfo.objects.all().select_related('ut','gp') select * from us

一,ORM性能相关 1. 关联外键, 只拿一次数据 all_users = models.User.objects.all().values('name', 'age', 'role__name') 2. 查外键会访问多次数据库, 用的时候注意, 只拿自己表中的字段, 别跨表 all_users = models.User.objects.all() 3. select_related(外键/一对一) -->连表查询, 也只拿一次数据 all_users = models.User.object

接下来我将从源码层面分情况和应用分析我们在计算queryset数据集时是用orm的count函数计算长度还是用len函数计算数据集长度. 首先,我们知道ORM查询queryset数据集是惰性查询的,只有使用到数据集时,ORM才会真正去执行查询语句,然后ORM会把查询到的数据集缓存到内存中,下次我们使用数据集时是从缓存中取值的.这就是ORM的惰性查询机制和缓存机制,还不清楚可以找相应的博客了解其概念,首先理解这两点我们便能更好地理解接下来的场景及应用. 1..场景一:queryset数据集已经使用

构建高性能Django站点   性能 可用 伸缩 扩展 安全 build 1.审慎引入第三方库(是否活跃.是否带入query.是否容易缓存) 2.db:减少query次数 减少耗时query 减小返回集 缓存查询结果   johnny.cache 读写分离 3.模板:俄罗斯套娃式缓存 4.耗时操作异步处理  celery 5.前端:压缩js/css   django-pipeline/django-compressor  分析性能     Django Debug Toolbar/YSlow/P

测了一下django.flask.bottle.tornado 框架本身最简单的性能.对django的性能完全无语了. django.flask.bottle 均使用gunicorn+gevent启动,单进程,并且关闭DEBUG,请求均只返回一个字符串ok. tornado直接自己启动,其他内容一致. 测试软件为 siege,测试os为cenos6 64位,测试命令为:   1 siege -c 100 -r 100 -b http://127.0.0.1:5000/ django测试结果为:

Django 我和Django¶ 我使用python的很大一部分原因就是django.虽然在以前也用过python,不过始终没有什么特别的感觉.然后接触到了django.可以说django非常对我的胃口,特别是他的admin给人的感觉特别的棒. django是个独断且固执的框架,框架里用的组件都是自己写的,而且往往会“知错不改”.所以用django就要试着thing in django,接受django所谓的设计哲学,如果接受不了那就换pylons或ROR什么的试试吧. django并不完美,但

python的高性能web应用的开发与测试实验 tornado“同步和异步”网络IO模型实验 引言 python语言一直以开发效率高著称,被广泛地应用于自动化领域: 测试自动化 运维自动化 构建发布自动化 但是因为其也具有如下两个特征: 解释型语言 GIL全局解释器锁 前者导致其性能天然就被编译型语言在性能上落后了许多.而后者则在多核并行计算时代,极大的限制了python的应用场景. 但是通过合理的web框架,则可以使用python扬长避短,仍然能够在多核并行时代须保持其高效开发的生产力同时,在

Robert Love, Google Software Engineer and Manager on Web Search. Upvoted by Kah Seng Tay, I was the Head TA for a class taught in Java at MIT. I used… Robert has 10+ answers in Google Engineering. Man, I cannot imagine writing let alone maintaining a

[Django]是利用[Python]语言从事[Web]开发的首选框架.如果你以后想从事[python web]开发工作,就必需了解其优缺点.这些都可能会是你将来的面试题哦. [Django]的优点 功能完善.要素齐全:自带大量常用工具和框架(比如分页,auth,权限管理), 适合快速开发企业级网站. 完善的文档:经过十多年的发展和完善,[Django]有广泛的实践案例和完善的在线文档.开发者遇到问题时可以搜索在线文档寻求解决方案. 强大的数据库访问组件:[Django]的[Model]层自带数

1. 面向对象 类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合.它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法.对象是类的实例. 三大特性: 封装: -- 将内容封装到对象中 -- 将方法疯长到类中 实例:自定义分页,restframework的request, 继承: -- 将多个类共有的方法提取到父类中,子类仅需继承父类而不必一一实现每个方法 涉及 -- 多继承 -- 经典类 -- 深度优先 -- 新式类 -- 广度优先 实例:restframework的apiview继承djan

1.创建虚拟环境 (1)打开Windows命令窗口,输入命令(先确保电脑上安装了Anaconda): conda create -n FlaskPath python=3.5.2 FlaskPath为虚拟环境的名字,3.5.2是python的版本 (2)激活虚拟环境,命令: activate FlaskPath 为什么使用虚拟环境? 在实际项目开发中,我们会根据自己的需求去下载各种各样的框架库,如Django.Flask.Scrapy等:但是每个项目使用的框架库不一样,或使用的框架版本不一样,这

一.Django 1.自动实现图片压缩: pip install easy-thumbnails / https://pypi.org/project/easy-thumbnails/2.实现定时任务执行: pip install django-crontab3.django使用mongoengine对数据进行快速的序列化(类似drf): http://umutbozkurt.github.io/django-rest-framework-mongoengine4.uWSGI,与 django

兴趣是最好的老师,HelloGitHub 让你对编程感兴趣! 简介 HelloGitHub 分享 GitHub 上有趣.入门级的开源项目. https://github.com/521xueweihan/HelloGitHub 这里有实战项目.入门教程.黑科技.开源书籍.大厂开源项目等,涵盖多种编程语言 Python.Java.Go.C/C++.Swift...让你在短时间内感受到开源的魅力,对编程产生兴趣! 以下为本期内容|每个月 28 号更新 C 项目 1.gifsicle:压缩和编辑 GI

一.下面先交代一下测试云主机 cpu: root@alexknight:/tmp/webbench-1.5# cat /proc/cpuinfo |grep model model : model name : Intel(R) Core(TM) i5-.40GHz root@alexknight:/tmp/webbench-1.5# mem: root@alexknight:/tmp/webbench-1.5# free -m total used free shared buffers ca

1. 内存.内存,还是加内存 2. 使用单独的静态文件服务器 3. 关闭KeepAlive(如果服务器不提供静态文件服务,如:大文件下载) 4. 使用memcached 5. 使用select_related()加载关联表数据 6. 使用values()过滤不必要的字段查询 7. 使用模板cache 8. 加载编译的模板 9.让Django支持数据库长连接 可以提高不少性能 from django.template import loader from django.http import Ht

http://blog.chedushi.com/archives/910 结论: 点评一下吧.django就是个渣,不多废话了.webpy的代码很简洁,可惜速度太慢了.bottle看起来快一点,不过也没有多出彩.tornado本身速度很快,不过模板——也就是如此吧.真的值得一用的,只有jinja2,mako,cheetah三个.速度都小于了5ms,单核每秒可以生成200个页面,16核机器上大概就能跑到3000req/s,性能比较高.jinja2的速度比较折衷,配置灵活,语法类似django是他

现在有一张记录用户信息的UserInfo数据表,表中记录了10个用户的姓名,呢称,年龄,工作等信息. models文件 from django.db import models class Job(models.Model): title=models.CharField(max_length=32) class UserInfo(models.Model): username=models.CharField(max_length=32) nickname=models.CharField(m