Django进阶之旅

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1.django-debug-toolbar

• 介绍
  django-debug-toolbar 是一组可配置的面板，可显示有关当前请求/响应的各种调试信息，并在单击时显示有关面板内容的更多详细信息。返回HttpResponse时会失效。

• 安装：

  pip3 install django-debug-toolbar
  

• settings.py文件中：

  #将 debug_toolbar 添加到 INSTALL_APPS 中
  INSTALLED_APPS = [
  	‘debug_toolbar‘,
  ]
  #如果是本机调试，还在将127.0.0.1加入 INTERNAL_IPS
  INTERNAL_IPS = ("127.0.0.1",)
  #在中间件中加入DebugToolbarMiddleware
  MIDDLEWARE = [
  ‘debug_toolbar.middleware.DebugToolbarMiddleware‘,
  ]
  #配置jQuery的URL
  #django-debug-toolbar 默认使用的是Google的地址，默认配置如下：
    JQUERY_URL = ‘//ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/2.2.4/jquery.min.js‘
    #国内用不了的话可以在settings.py中配置一下，例如（我这里特意选用了和原作者相同版本的jQuery）：
  DEBUG_TOOLBAR_CONFIG = {
    "JQUERY_URL": ‘//cdn.bootcss.com/jquery/2.2.4/jquery.min.js‘,
  }
  

• urls.py中添加：

  from django.conf import settings
  # 开发环境使用，
  if settings.DEBUG:
      import debug_toolbar
      urlpatterns = [
                        url(r‘^__debug__/‘, include(debug_toolbar.urls)),
                    ] + urlpatterns
  

此时再打开自己的模板页面，就会发现右边多了一栏工具。

2. 缓存

• 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memcache中之前缓存的内容拿到，并返回。
• 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模式)
  • Memcache缓存(pylibmc模块)

2.1 开发调试

开发调试--->起到占位作用，本身不具备缓存。等上线之后更改配置即可使用

不做任何缓存。咦？不做任何缓存？没听错吧，那干嘛要用它呢？

因为是开发调试模式，在本地进行调试，调试过程中，所有的相关缓存配置都需要加上，但是自己调试时候不需要加配置(效果半小时失效，不能干等半个小时看效果吧)，要实时看结果。先起到占位作用，等到上线，再改配置就可以使用了。

实际配置代码：

• settings.py文件中添加：

  # 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
  

2.2 基于内存做缓存

• settings.py

  # 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‘,
          ‘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）
          },
      }
  }
  # 注：其他配置同开发调试版本
  

• views.py(需要加缓存的视图函数文件)

  # 给视图加缓存
  from django.views.decorators.cache import cache_page
  @cache_page(5)       # 装饰器cache_timeout=5表示缓存超时时间5秒
  def student_list(request):
      students = models.Student.objects.all()
      print("打印代表没缓存")
      return render(request,‘stu.html‘,{"students":students})
  #5秒内除了第一次，多次访问是没有打印结果，代表不走缓存
  

2.3 基于文件进行缓存的配置

• settings.py

  CACHES = {
      ‘default‘: {
          ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache‘,
          ‘LOCATION‘: ‘G:\homework\day复习篇\day121Django\缓存\cache‘,
          ‘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）
          },
      }
  }
  #只是更改了‘BACKEND‘ :‘django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache‘
  #‘LOCATION‘ 文件存储位置。生成 .djcache后缀文件
  

2.4 基于数据库进行缓存的配置

• settings.py：

  CACHES = {
      ‘default‘: {
          ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.db.DatabaseCache‘,
          ‘LOCATION‘: ‘my_cache_table‘,
          ‘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）
          },
      }
  }
  

• Terminal执行命令：

  python3 manage.py createcachetable
  # 生成表：表字段cache_key,value,expires
  

2.5 基于Memcache进行缓存的配置（python-memcached模块）

• settings.py

  # 以下3种模式可选择（任选其一即可）
  # ip端口访问
  CACHES = {
      ‘default‘: {
          ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache‘,
          ‘LOCATION‘: ‘127.0.0.1:11211‘,
      }
  }
  # 建立socket访问
  CACHES = {
      ‘default‘: {
          ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache‘,
          ‘LOCATION‘: ‘unix:/tmp/memcached.sock‘,
      }
  }   
  # 多个缓存ip和端口，类似分布式
  CACHES = {
      ‘default‘: {
          ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache‘,
          ‘LOCATION‘: [
              ‘172.19.26.240:11211‘,
              ‘172.19.26.242:11211‘,
          ]
      }
  }
  

2.6 基于Memcache进行缓存的配置（pylibmc模块）

• settings.py

  # 以下3种模式可选择（任选其一即可）
  # ip端口访问
  CACHES = {
      ‘default‘: {
          ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache‘,
          ‘LOCATION‘: ‘127.0.0.1:11211‘,
      }
  }
  # 建立socket访问
  CACHES = {
      ‘default‘: {
          ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache‘,
          ‘LOCATION‘: ‘/tmp/memcached.sock‘,
      }
  }     
  # 多个缓存ip和端口，类似分布式
  CACHES = {
      ‘default‘: {
          ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache‘,
          ‘LOCATION‘: [
              ‘192.168.26.240:11211‘,
              ‘192.168.26.242:11211‘,
          ]
      }
  }
  

2.7 全站使用缓存

• 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‘,#最上面
  # 其他中间件...
  ‘django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware‘,#最下面
  ]
  #只是添加2个中间件UpdateCacheMiddleware作用是更新缓存，FetchFromCacheMiddleware从缓存中获取数据
  CACHE_MIDDLEWARE_ALIAS = ""
  CACHE_MIDDLEWARE_SECONDS = ""
  CACHE_MIDDLEWARE_KEY_PREFIX = ""
  

2.8 局部模板使用缓存

• 指的是页面返回数据，因为页面有些数据要实时看，有些不需要实时更新的。给不经常发生变化的加上缓存。

• views.py

  import time
  from django.shortcuts import render
  from app01 import models
  def student_list(request):
      students = models.Student.objects.all()
      print("打印代表没缓存")
      now = time.time()
      return render(request,‘stu.html‘,{"students":students,"now":now})
  # 往模版传入时间
  

• 模版

  <!DOCTYPE html>
  <html lang="en">
  <head>
      <meta charset="UTF-8">
      <title>Title</title>
  </head>
  <body>
  <ul>
      {% for student in students %}
          <li>{{ student.name }}</li>
      {% endfor %}
  </ul>
      {# 实时更新 时间#}
      {{ now }}
  <br>
  {# 导入缓存#}
  {% load cache %}
  {# 设置缓存 5秒 更新一次，必须还有设置一个key #}
  {% cache 5 ‘keys‘%}
  缓存{{ now }}{# 内部代码5秒更新一次 #}
  {% endcache %}
  </body>
  </html>
  

2.9 django-redis配置

• django本身不支持redis做缓存，我们通过django-redis

• django-redis 中文文档地址： https://django-redis-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/

• 下载（Terminal执行命令）

  pip install django-redis
  

• settings文件中：

  CACHES = {
      "default": {
          "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
          #1为redis 的 1号库
          "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379/1",
          "OPTIONS": {
              "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
          }
      }
  }
  

2.10 作为 session backend 使用配置

• Django 默认可以使用任何 cache backend 作为 session backend, 将 django-redis 作为 session 储存后端不用安装任何额外的 backend。

  SESSION_ENGINE = "django.contrib.sessions.backends.cache"
  SESSION_CACHE_ALIAS = "default"
  

3. 信号

• Django中提供了“信号调度”，用于在框架执行操作时解耦。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。

• 应用：比如插入数据到数据库，插入之前写日志，插入之后写日志。

  Model signals
      pre_init                    # django的model执行其构造方法前，自动触发
      post_init                   # django的model执行其构造方法后，自动触发
      pre_save                    # django的model对象保存前，自动触发
      post_save                   # django的model对象保存后，自动触发
      pre_delete                  # django的model对象删除前，自动触发
      post_delete                 # django的model对象删除后，自动触发
      m2m_changed                 # django的model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
  

3.1 信号用法一：

• 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，注册信号，写入与project同名的文件夹下的__init__.py文件中，也是换数据库引擎的地方。这里拿post_save举例

• __init__.py

  # post_save:django的model对象保存后，自动触发
  from django.db.models.signals import post_save
  def callback(sender,**kwargs):
      print("执行post_save信号")
      print(sender,kwargs)
  
  post_save.connect(callback)#信号连接，并调用回调函数
  

• views.py

  def student_list(request):
      students = models.Student.objects.all()
      print(students)
      models.Student.objects.create(name=‘xxoo‘)#创建一个对象，用于触发信号
      return render(request,‘stu.html‘,{"students":students})
  

3.2 信号用法二：

• 通过装饰器receiver,也可以添加多个信号

  from django.db.models.signals import post_save
  from django.dispatch import receiver
  @receiver(post_save)# django的model对象保存后，自动触发
  def callback(sender,**kwargs):
      print("执行post_save信号")
      print(sender,kwargs)
  
  post_save.connect(callback)
  
  @receiver(pre_save)# django的model对象保存前，自动触发
  def callback2(sender,**kwargs):
      print("执行pre_save信号")
      print(sender,kwargs)
  
  pre_save.connect(callback2)
  

3.3 自定义信号：

• 在一个py文件定义信号！例如：sign.py

  import django.dispatch
  pizza_done = django.dispatch.Signal(providing_args=["toppings", "size"])#toppings,size自己定义字段
  

• 在__init__.py中注册信号

  from sign import pizza_done
  def callback(sender, **kwargs):
      print("callback")
      print(sender, kwargs)
  
  pizza_done.connect(callback)
  
  #触发后打印结果：
  callback
  seven {‘signal‘: <django.dispatch.dispatcher.Signal object at 0x000001BCD6D82B38>, ‘toppings‘: 123, ‘size‘: 456}
  

• 在视图函数触发信号，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。

  from django.shortcuts import render
  from app01 import models
  
  from sig import pizza_done
  
  def student_list(request):
  	students = models.Student.objects.all()
  	pizza_done.send(sender=‘seven‘, toppings=123, size=456)#给sig中定义的字段传值，发起信号者赋值
  	return render(request,‘stu.html‘,{"students":students})
  

• 另外：

  触发信号：如果在视图函数写函数，当代码取消则功能失效，不方便。如果单独写函数，虽然添加信号会繁琐，但不用这个功能时，取消就方便许多。

4. orm性能相关

• 尽量不用对象进行查询，多用values

• select_related(‘关联外键字段‘) 连表查询 用于多对一，一对一

• prefetch_related(‘关联外键字段‘) 子表查询 用于多对一，多对多

• 只要返回某个字段。只是查某些字段 only(‘name‘)

• 排除某些字段，defer("name")

• QuerySet特性

  1. 尽量不查对象，会跨表或多语句查询，用values直接取字段值，跨表一条语句，且结果为字典

     查询指定字段值时，尽量不用对象，而使用values直接取值，例如：

     def index(request):
         ret = models.Student.objects.all()  #获取所有对象
         for i in ret:
             print(i.name,i.classname)   #这里要跨表查询对象的外键关联数据值时，orm会每一个对象都发一次sql查询，效率降低
         return render(request,‘index.html‘,{‘students‘:ret,})
     # 核心问题是我们通过对象点出来外键关联属性，我们可以不用all查询对象，而是用values直接获取到我们要的属性和值：
     def index(request):
         ret = models.Student.objects.values(‘name‘,‘classname‘)  #获取所有数据
         for i in ret:
             print(i[name],i[classname])   #这里values得到的是字典，字典取值即可，此时orm会只发一次sql做了一次连表查询，效率高
         return render(request,‘index.html‘,{‘students‘:ret,})
     

  2. 对象查询时， 一对一、多对一获取关联对象时，使用select_related(‘外键字段’) 使多条语句sql合并为一条链表查询sql：

     ret = models.Student.objects.all().select_related(‘classes‘)
     # 这条语句会在查询对象时，通过使用外键，仍能连表查询，效率提高
     

  3. 对象查询时，多对一多对多时使用prefetch_related(’外键‘)，把多条sql合并使用子查询，减少查询次数：

     ret = models.Student.objects.all().prefetch_related(‘classes‘)
     

  4. 当对象查询指定字段值时，在orm后添加.only(‘指定字段’)，得到的仍然是对象，与value不同的是value得到的是字典：

     ret = models.Student.objects.all().only(‘name‘)
     

  5. 当对象查询排除指定字段时，在orm后添加.defer(‘指定字段’)，得到的仍然是对象，与value不同的是value得到的是字典：

     ret = models.Student.objects.all().defer(‘name‘)
     

  6. query_set特性
     只有在使用时才会查询数据库，而不是遇到查询语句就执行，比如html对象页面渲染

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