我正在使用django缓存(使用中间件的每站点缓存),并且只想向匿名用户显示缓存页面. 我找到了一个选项：CACHE_MIDDLEWARE_ANONYMOUS_ONLY并将其设置为True. 例如,为登录用户生成的页面不会保存到缓存中,但为匿名生成的页面将保存到缓存并发送给已记录的用户. 如何强制django不向登录用户提供缓存内容？我在每个页面上都使用用户登录信息(例如：“hi UserName”),当匿名用户请求页面时,它被缓存,因为这个登录的用户得到了：“嗨,匿名！...
使用带有locmem的Django缓存(使用简单的Python类作为存储在lists / tuples / maps中的值)可以很好地工作,但不能与memcached一起使用. 只有一小部分键(尽管分配了足够的内存和大的超时)进入memcached,并且它们都没有任何相关的值. 检索它们时,不返回任何值,它们将从缓存中删除. 强制值为“hi”使得出现在高速缓存中的那些可检索,但不考虑为什么大多数键根本不存在. 问题： >为什么只有某些键最终在memcached中而其他键不在,即使所有...
最近工作中使用到缓存，简单记录之... 关于django的几种缓存方式，就不在做介绍了，网上一搜一大把：1.8.2官方文档， Django 缓存，Python菜鸟之路：django缓存 学习了之后，选择的是，MemcachedCache，此缓存使用python-memcached模块连接memcache。 关于Python-memcached的安装以及介绍就不在做介绍，可查看文章：python3之memcached，python---Memcached 1）在Django的settings中设置缓存 CACHES = { default: { BACK...
如果我有以下型号：class Fubar(models.Model):name = models.CharField()class Related(models.Model):fubar = models.ForeignKey(Fubar)如果我使用.related_set访问Related,我会期望ORM会神奇地缓存父Fubar对象：fubar = Fubar.objects.all()[0] related = fubar.related_set.all()[0] related.fubar这导致3个查询,我希望它只能得到2个,因为在这个上下文中,related.fubar可以被优化为我称之为RelatedManager的同一个对象.解决方法...
在实际开发中，有的业务可能需要经常的请求一个处理比较慢，变化又不频繁的接口，这时候就根据需求就可以使用缓存来加速后端接口的处理返回.,在这里我使用数据库进行缓存(也可以使用其他方式缓存) # setting.py CACHES = {'default': {'BACKEND': 'django.core.cache.backends.db.DatabaseCache','LOCATION': 'view_cache', # 数据库中的表名'TIMEOUT': 600,'OPTIONS': {'MAX_ENTRIES': 2000}} }创建数据表 view_cache是表名，要和...
我正在开发一个应用程序,用户可以在其中添加,删除,检索或更新交易.我想将交易数据存储在基于Redis缓存的存储中以提高性能,我应该遵循哪些步骤来实现此目的？解决方法:我强烈建议您检出cacheops django软件包. https://github.com/Suor/django-cacheops 它具有用于自动/手动查询/视图/模板部分/函数缓存的内置功能,以及用于按键进行简单缓存的获取/设置原语.
检查我是否为TastyPie正确设置了设置缓存的最佳方法是什么？我遵循了有关此文档： 在设置中添加以下内容：CACHES = {'default': {'BACKEND': 'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache','TIMEOUT': 60},'resources': {'BACKEND': 'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache','TIMEOUT': 60} }在我的资源中添加：class IncentiveResource(ModelResource):class Meta:queryset = Incentive.objects.all()resource_name ...
我发现,在优化一个网站上,最终使QuerySet的腌制成为缓存的瓶颈,并且无论您的代码多么聪明,在1-2s的时间内取消相对较大的QS都将花费所有精力. 有人遇到过吗？解决方法:如果您当前仅使用泡菜,我可能建议您推荐cPickle,据称其速度最高可提高1000倍.
我使用的是来自其他网站的API,该API返回了我的用户用来购买虚拟商品的几个“价格网址”. 我应该将这些结果至少保留一个小时,因为它们对系统价格的影响不大. (并且我们想同时节省带宽和带宽.) 在Python中寻找单例之后,我发现了borg模式,该模式看起来更酷,所以我要做的是：def fetchPrices():#uses urllib2.urlopen() to fetch prices#parses results with ElementTreereturn pricesclass PriceStore():__shared_state = {}def updat...