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：
通用配置
'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】）
以上六中模式都可以使用
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
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
通用配置
}
}
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',
通用配置
}
}
# 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',
通用配置
}
}
# 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
通用配置
}
}
# 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',
]
}
}
缓存的应用
单独视图缓存
from django.views.decorators.cache import cache_page
@cache_page(60 * 15)
def my_view(request):
...
即通过装饰器的方式实现，导入模块之后，在需要缓存的函数前加@cache_page(60 * 15) 60*15表示缓存时间是15分钟
例子如下：
from django.views.decorators.cache import cache_page
@cache_page(10)
def cache(request):
import time
ctime = time.time()
return render(request,"cache.html",{"ctime":ctime})
前端页面如下：
Title {{ ctime }}
{{ ctime }}
{{ ctime }}
这样在前端页面在获取的ctime的时候就会被缓存10秒钟，10秒钟之后才会变化，但是这样的话就相当月所有的调用ctime的地方都被缓存了
局部缓存
引入TemplateTag
{% load cache %}
使用缓存
{% cache 5000 缓存key %}
缓存内容
{% endcache %}
更改前端代码如下：
{% load cache %}
Title
{{ ctime }}
{{ ctime }}
{% cache 10 c1 %}
{{ ctime }}
{% endcache %}
这样就实现了最后一个ctime缓存，其他两个不缓存
全站缓存
全站缓存的时候，需要在中间件的最上面添加：
'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware',
在中间件的最下面添加：
'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware',
其中'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware'里面只有process_response方法，在'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware'中只有process_request方法，所以最开始是直接跳过UpdateCacheMiddleware，然后从第一个到最后一个中间件的resquest,第一次没有缓存座椅匹配urls路由关系依次进过中间件的process_view,到达views函数，再经过process_exception最后经过response,到达FetchFromCacheMiddleware
另一个让我烦恼一个多小时的问题是，设置 TIMEOUT 参数无效。查找Django的源文件( ./core/cache/backends/memcached.py )，打印出设置缓存时的信息。发现不论参数设置多少，缓存的有效期都变成了600s。
后来终于在django的 conf/global_settings.py 这个文件里找到 CACHE_MIDDLEWARE_SECONDS = 600 这个参数。看名字是中间件的缓存时间，懒得深究了。在 settings.py 文件中把这个参数值也修改一下，再次测试，终于得到预期的效果。这个问题竟然在放狗都没搜到，值得一记。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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