缓存
1.缓存的简介
在动态网站中,用户所有的请求,服务器都会去数据库中进行相应的增,删,查,改,渲染模板,执行业务逻辑,最后生成用户看到的页面.
当一个网站的用户访问量很大的时候,每一次的的后台操作,都会消耗很多的服务端资源,所以必须使用缓存来减轻后端服务器的压力.
缓存是将一些常用的数据保存内存或者memcache中,在一定的时间内有人来访问这些数据时,则不再去执行数据库及渲染等操作,而是直接从内存或memcache的缓存中去取得数据,然后返回给用户.
2.Django提供了6种缓存方式
- 开发调试缓存
- 内存缓存
- 文件缓存
- 数据库缓存
- Memcache缓存(使用python-memcached模块)
- Memcache缓存(使用pylibmc模块)
经常使用的有文件缓存和Mencache缓存
3. 各种缓存配置
1. 开发调试(此模式为开发调试使用,实际上不执行任何操作)
settings.py文件配置
CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.dummy.DummyCache‘, # 缓存后台使用的引擎 ‘TIMEOUT‘: 300, # 缓存超时时间（默认300秒，None表示永不过期，0表示立即过期） ‘OPTIONS‘:{ ‘MAX_ENTRIES‘: 300, # 最大缓存记录的数量（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） }, } }
2. 内存缓存(将缓存内容保存至内存区域中)
settings.py文件配置
CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache‘, # 指定缓存使用的引擎 ‘LOCATION‘: ‘unique-snowflake‘, # 写在内存中的变量的唯一值 ‘TIMEOUT‘:300, # 缓存超时时间(默认为300秒,None表示永不过期) ‘OPTIONS‘:{ ‘MAX_ENTRIES‘: 300, # 最大缓存记录的数量（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） } } }
3. 文件缓存(把缓存数据存储在文件中)
settings.py文件配置
CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache‘, #指定缓存使用的引擎 ‘LOCATION‘: ‘/var/tmp/django_cache‘, #指定缓存的路径 ‘TIMEOUT‘:300, #缓存超时时间(默认为300秒,None表示永不过期) ‘OPTIONS‘:{ ‘MAX_ENTRIES‘: 300, # 最大缓存记录的数量（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） } } }
4. 数据库缓存(把缓存数据存储在数据库中)
settings.py文件配置
CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.db.DatabaseCache‘, # 指定缓存使用的引擎 ‘LOCATION‘: ‘cache_table‘, # 数据库表 ‘OPTIONS‘:{ ‘MAX_ENTRIES‘: 300, # 最大缓存记录的数量（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） } } }
注意,创建缓存的数据库表使用的语句:
python manage.py createcachetable
5. Memcache缓存(使用python-memcached模块连接memcache)
Memcached是Django原生支持的缓存系统.要使用Memcached,需要下载Memcached的支持库python-memcached或pylibmc.
settings.py文件配置
CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache‘, # 指定缓存使用的引擎 ‘LOCATION‘: ‘192.168.10.100:11211‘, # 指定Memcache缓存服务器的IP地址和端口 ‘OPTIONS‘:{ ‘MAX_ENTRIES‘: 300, # 最大缓存记录的数量（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） } } }
LOCATION也可以配置成如下:
‘LOCATION‘: ‘unix:/tmp/memcached.sock‘, # 指定局域网内的主机名加socket套接字为Memcache缓存服务器 ‘LOCATION‘: [ # 指定一台或多台其他主机ip地址加端口为Memcache缓存服务器 ‘192.168.10.100:11211‘, ‘192.168.10.101:11211‘, ‘192.168.10.102:11211‘, ]
6. Memcache缓存(使用pylibmc模块连接memcache)
settings.py文件配置 CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache‘, # 指定缓存使用的引擎 ‘LOCATION‘:‘192.168.10.100:11211‘, # 指定本机的11211端口为Memcache缓存服务器 ‘OPTIONS‘:{ ‘MAX_ENTRIES‘: 300, # 最大缓存记录的数量（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） }, } }
LOCATION也可以配置成如下:
‘LOCATION‘: ‘/tmp/memcached.sock‘, # 指定某个路径为缓存目录 ‘LOCATION‘: [ # 分布式缓存,在多台服务器上运行Memcached进程,程序会把多台服务器当作一个单独的缓存,而不会在每台服务器上复制缓存值 ‘192.168.10.100:11211‘, ‘192.168.10.101:11211‘, ‘192.168.10.102:11211‘, ]
Memcached是基于内存的缓存,数据存储在内存中.所以如果服务器死机的话,数据就会丢失,所以Memcached一般与其他缓存配合使用
Django中的缓存应用
Django提供了不同粒度的缓存,可以缓存某个页面,可以只缓存一个页面的某个部分,甚至可以缓存整个网站.
数据库：
class Book(models.Model): name=models.CharField(max_length=32) price=models.DecimalField(max_digits=6,decimal_places=1)
1. 视图级别：
from django.views.decorators.cache import cache_page import time from .models import * @cache_page(15) #超时时间为15秒 def index(request): t=time.time() #获取当前时间 bookList=Book.objects.all() return render(request,"index.html",locals()) 前端显示的时候，就会有15秒的不动时间
上面的例子是基于内存的缓存配置,基于文件的缓存该怎么配置呢??
更改settings.py的配置
CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache‘, # 指定缓存使用的引擎 ‘LOCATION‘: ‘E:\django_cache‘, # 指定缓存的路径 ‘TIMEOUT‘: 300, # 缓存超时时间(默认为300秒,None表示永不过期) ‘OPTIONS‘: { ‘MAX_ENTRIES‘: 300, # 最大缓存记录的数量（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） } } }
然后再次刷新浏览器,可以看到在刚才配置的目录下生成的缓存文件
通过实验可以知道,Django会以自己的形式把缓存文件保存在配置文件中指定的目录中.
2. 全站使用缓存
既然是全站缓存,当然要使用Django中的中间件.
用户的请求通过中间件,经过一系列的认证等操作,如果请求的内容在缓存中存在,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Django的缓存之中,以实现全站缓存
缓存整个站点，是最简单的缓存方法 在 MIDDLEWARE_CLASSES 中加入 “update” 和 “fetch” 中间件 MIDDLEWARE_CLASSES = ( ‘django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware’, #第一 响应HttpResponse中设置几个headers ‘django.middleware.common.CommonMiddleware‘, ‘django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware’, #最后 用来缓存通过GET和HEAD方法获取的状态码为200的响应 ) “update” 必须配置在第一个 “fetch” 必须配置在最后一个
加入一条
CACHE_MIDDLEWARE_SECONDS=10 缓存10秒
视图，模版不需要变化，全站页面停留10秒刷新
3. 局部视图缓存
刷新页面时,整个网页有一部分实现缓存
settings，views不变
模版如下更改：
{% load cache %}
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Title</title>
</head>
<body>
<h3 style="color: green">不缓存:-----{{ t }}</h3>
{% cache 2 ‘name‘ %}
<h3>缓存:-----:{{ t }}</h3>
{% endcache %}
</body>
</html>
Django的信号
Django提供一种信号机制。其实就是观察者模式，又叫发布-订阅(Publish/Subscribe) 。当发生一些动作的时候，发出信号，然后监听了这个信号的函数就会执行。
通俗来讲，就是一些动作发生的时候，信号允许特定的发送者去提醒一些接受者。用于在框架执行操作时解耦。
Model signals pre_init # django的modal执行其构造方法前，自动触发 post_init # django的modal执行其构造方法后，自动触发 pre_save # django的modal对象保存前，自动触发 post_save # django的modal对象保存后，自动触发 pre_delete # django的modal对象删除前，自动触发 post_delete # django的modal对象删除后，自动触发 m2m_changed # django的modal中使用m2m字段操作第三张表（add,remove,clear）前后，自动触发 class_prepared # 程序启动时，检测已注册的app中modal类，对于每一个类，自动触发 Management signals pre_migrate # 执行migrate命令前，自动触发 post_migrate # 执行migrate命令后，自动触发 Request/response signals request_started # 请求到来前，自动触发 request_finished # 请求结束后，自动触发 got_request_exception # 请求异常后，自动触发 Test signals setting_changed # 使用test测试修改配置文件时，自动触发 template_rendered # 使用test测试渲染模板时，自动触发 Database Wrappers connection_created # 创建数据库连接时，自动触发
Django 提供了一系列的内建信号，允许用户的代码获得DJango的特定操作的通知。这包含一些有用的通知： django.db.models.signals.pre_save & django.db.models.signals.post_save 在模型 save()方法调用之前或之后发送。 django.db.models.signals.pre_delete & django.db.models.signals.post_delete 在模型delete()方法或查询集的delete() 方法调用之前或之后发送。 django.db.models.signals.m2m_changed 模型上的 ManyToManyField 修改时发送。 django.core.signals.request_started & django.core.signals.request_finished Django建立或关闭HTTP 请求时发送。
对于Django内置的信号，仅需注册指定信号，当程序执行相应操作时，自动触发注册函数：
方式1:
from django.core.signals import request_finished from django.core.signals import request_started from django.core.signals import got_request_exception from django.db.models.signals import class_prepared from django.db.models.signals import pre_init, post_init from django.db.models.signals import pre_save, post_save from django.db.models.signals import pre_delete, post_delete from django.db.models.signals import m2m_changed from django.db.models.signals import pre_migrate, post_migrate from django.test.signals import setting_changed from django.test.signals import template_rendered from django.db.backends.signals import connection_created def callback(sender, **kwargs): print("pre_save_callback") print(sender,kwargs) pre_save.connect(callback) ＃ 该脚本代码需要写到app或者项目的初始化文件中__init__，当项目启动时执行注册代码
方式2:
from django.core.signals import request_finished from django.dispatch import receiver @receiver(request_finished) def my_callback(sender, **kwargs): print("Request finished!")
自定义信号
a. 定义信号
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import django.dispatchpizza_done = django.dispatch.Signal(providing_args=["toppings", "size"]) |
b. 注册信号
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def callback(sender, **kwargs): print("callback") print(sender,kwargs) pizza_done.connect(callback) |
c. 触发信号
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from 路径 import pizza_done pizza_done.send(sender=‘seven‘,toppings=123, size=456) |
由于内置信号的触发者已经集成到Django中，所以其会自动调用，而对于自定义信号则需要开发者在任意位置触发。
Django的序列化
关于Django中的序列化主要应用在将数据库中检索的数据返回给客户端用户，特别的Ajax请求一般返回的为Json格式。
1、serializers
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from django.core import serializers ret = models.BookType.objects.all() data = serializers.serialize("json", ret) |
2、json.dumps
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import json #ret = models.BookType.objects.all().values(‘caption‘)ret = models.BookType.objects.all().values_list(‘caption‘) ret=list(ret) result = json.dumps(ret)
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由于json.dumps时无法处理datetime日期，所以可以通过自定义处理器来做扩展，如：
import json from datetime import date from datetime import datetime d=datetime.now() class JsonCustomEncoder(json.JSONEncoder): def default(self, field): if isinstance(field, datetime): return field.strftime(‘%Y-%m-%d %H:%M---%S‘) elif isinstance(field, date): return field.strftime(‘%Y-%m-%d‘) else: return json.JSONEncoder.default(self, field) ds = json.dumps(d, cls=JsonCustomEncoder) print(ds) print(type(ds)) ‘‘‘ Supports the following objects and types by default: +-------------------+---------------+ | Python | JSON | +===================+===============+ | dict | object | +-------------------+---------------+ | list, tuple | array | +-------------------+---------------+ | str | string | +-------------------+---------------+ | int, float | number | +-------------------+---------------+ | True | true | +-------------------+---------------+ | False | false | +-------------------+---------------+ | None | null | +-------------------+---------------+ ‘‘‘
