django缓存方式及配置的示例分析

这篇文章主要介绍django缓存方式及配置的示例分析，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

前言

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，

1. 缓存的概述:

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。

2. 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）

2.1 配置

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

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

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

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

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',
   ]
  }
 }

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',
   ]
  }
 }

Redis缓存（依赖：pip3 install django-redis）

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

2.2 应用

全站使用

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 = ""

单独视图缓存

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)),
  ]

局部视图使用

a. 引入TemplateTag

  {% load cache %}

 b. 使用缓存

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

以上是“django缓存方式及配置的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！