django緩存方式及配置的示例分析

這篇文章主要介紹django緩存方式及配置的示例分析，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

前言

由于Django是動態網站，所有每次請求均會去數據進行相應的操作，當程序訪問量大時，耗時必然會更加明顯，最簡單解決方式是使用：緩存，

1. 緩存的概述:

緩存將一個某個views的返回值保存至內存或者memcache中，5分鐘內再有人來訪問時，則不再去執行view中的操作，而是直接從內存或者Redis中之前緩存的內容拿到，并返回。

2. Django中提供了6種緩存方式：

• 開發調試

• 內存

• 文件

• 數據庫

• Memcache緩存（python-memcached模塊）

• Memcache緩存（pylibmc模塊）

2.1 配置

開發調試

# 此為開始調試用，實際內部不做任何操作
 # 配置：
  CACHES = {
   'default': {
    'BACKEND': 'django.core.cache.backends.dummy.DummyCache',  # 引擎
    'TIMEOUT': 300,            # 緩存超時時間（默認300，None表示永不過期，0表示立即過期）
    'OPTIONS':{
     'MAX_ENTRIES': 300,          # 最大緩存個數（默認300）
     'CULL_FREQUENCY': 3,          # 緩存到達最大個數之后，剔除緩存個數的比例，即：1/CULL_FREQUENCY（默認3）
    },
    'KEY_PREFIX': '',            # 緩存key的前綴（默認空）
    'VERSION': 1,             # 緩存key的版本（默認1）
    'KEY_FUNCTION' 函數名           # 生成key的函數（默認函數會生成為：【前綴:版本:key】）
   }
  }


 # 自定義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

內存

# 此緩存將內容保存至內存的變量中
 # 配置：
  CACHES = {
   'default': {
    'BACKEND': 'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache',
    'LOCATION': 'unique-snowflake',
   }
  }

 # 注：其他配置同開發調試版本

文件

# 此緩存將內容保存至文件
 # 配置：

  CACHES = {
   'default': {
    'BACKEND': 'django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache',
    'LOCATION': '/var/tmp/django_cache',
   }
  }
 # 注：其他配置同開發調試版本

數據庫

# 此緩存將內容保存至數據庫

 # 配置：
  CACHES = {
   'default': {
    'BACKEND': 'django.core.cache.backends.db.DatabaseCache',
    'LOCATION': 'my_cache_table', # 數據庫表
   }
  }

 # 注：執行創建表命令 python manage.py createcachetable

Memcache緩存（python-memcached模塊）

# 此緩存使用python-memcached模塊連接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',
   ]
  }
 }

Memcache緩存（pylibmc模塊）

# 此緩存使用pylibmc模塊連接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',
   ]
  }
 }

Redis緩存（依賴：pip3 install django-redis）

from django_redis import get_redis_connection
conn = get_redis_connection("default")

2.2 應用

全站使用

使用中間件，經過一系列的認證等操作，如果內容在緩存中存在，則使用FetchFromCacheMiddleware獲取內容并返回給用戶，當返回給用戶之前，判斷緩存中是否已經存在，如果不存在則UpdateCacheMiddleware會將緩存保存至緩存，從而實現全站緩存

 MIDDLEWARE = [
  'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware',
  # 其他中間件...
  'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware',
 ]

 CACHE_MIDDLEWARE_ALIAS = ""
 CACHE_MIDDLEWARE_SECONDS = ""
 CACHE_MIDDLEWARE_KEY_PREFIX = ""

單獨視圖緩存

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)),
  ]

局部視圖使用

a. 引入TemplateTag

  {% load cache %}

 b. 使用緩存

  {% cache 5000 緩存key %}
   緩存內容
  {% endcache %}

以上是“django緩存方式及配置的示例分析”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！希望分享的內容對大家有幫助，更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！