Django缓存机制详解:配置、类型与实战应用

Felix
Felix
发布时间:2026-10-13| 6人浏览过
原创

本文深入解析Django的缓存机制,涵盖缓存目的、类型及粒度。详细演示Memcached后端配置(TCP/Unix Socket/集群),并通过代码示例展示Django Cache API的具体用法,包括连接管理、数据读写及过期处理,帮助开发者提升系统性能。

Django缓存的核心目的与价值

一、缓存目的

1、减小过载

2、避免重复计算

3、提高系统性能

Django缓存的实现策略与分类

二、如何进行缓存

三、缓存类型

四、缓存粒度分类

Django缓存后端配置实战

五、缓存的设置与使用

示例一:


CACHES = {  
  'default': {
      'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache', 
      'LOCATION': '127.0.0.1:11211',  
  }
}

示例二:


CACHES = {  
  'default': {    
    'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache', 
     'LOCATION': 'unix:/tmp/memcached.sock',  
  }
}

示例三:


CACHES = {  <br>  'default': {    <br>    'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',    <br>    'LOCATION': [      <br>      '172.19.26.240:11211',      <br>      '172.19.26.242:11211',    <br>    ]  <br>  }<br>}

示例四:


CACHES = {  
  'default': {    
    'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',    
    'LOCATION': [      
      '172.19.26.240:11211',      
      '172.19.26.242:11212',      
      '172.19.26.244:11213',    
    ]  
  }
}

Django缓存API调用与原理

访问缓存:


>>>from django.core.cache import caches
>>>cache1 = caches[‘myalias']
>>>cache2 = caches[‘myalias']
>>>cache1 is cache2
True



>>>from django.core.cache import cache
>>>cache.set(‘my_key', ‘hello, world', 30)
>>>cache.get(‘my_key')
‘hello, world!'
>>>cache.get(‘my_key')
None
>>>cache.get(‘my_key',‘has expired')
‘has expired'

六、缓存原理

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本站。

免责声明:本文内容仅供参考,不代表本站观点。转载或引用请注明出处。

Python 相关产品和应用

全部下载
Selenium

Selenium

4.51.0 · Windows

用于浏览器自动化和 Web 测试的 Python 工具。

scikit-learn

scikit-learn

1.9.1 · Windows

常用 Python 机器学习算法与模型评估工具库。

Black

Black

26.10.1 · Windows

强调一致性的 Python 自动代码格式化工具。

Ruff

Ruff

0.17.1 · macOS

由 Rust 编写的高速 Python 代码检查和格式化工具。

pytest

pytest

9.1.1 · Windows

简洁而强大的 Python 自动化测试框架。

FastAPI

FastAPI

0.146.0 · Windows

高性能 Python API 框架,支持类型提示和自动接口文档。

Flask

Flask

3.1.3 · Windows

轻量灵活的 Python Web 应用框架。

Django

Django

6.1.2 · Windows

成熟的 Python Web 框架,适合构建内容站点和业务系统。

Spyder

Spyder

6.1.7 · Windows

面向科学计算与数据分析的 Python 集成开发环境。

SciPy

SciPy

1.18.1 · Windows

面向科学、工程和技术计算的 Python 算法库。