Django之緩存+序列化+信號+ORM性能優化+驗證碼

緩存

因爲Django是動態網站，全部每次請求均會去數據進行相應的操做，當程序訪問量大時，耗時必然會更加

明顯，最簡單解決方式是使用：緩存，緩存將一個某個views的返回值保存至內存或者memcache中，5分

鍾內再有人來訪問時，則再也不去執行view中的操做，而是直接從內存或者Redis中以前緩存的內容拿到，並

返回。

Django中提供了6種緩存方式：

• 開發調試

• 內存

• 文件

• 數據庫

• Memcache緩存（python-memcached模塊）

• Memcache緩存（pylibmc模塊）

• 配置

  CACHES = {
   'default': {
   'BACKEND': 'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache',
   'LOCATION': 'unique-snowflake',
   'TIMEOUT': 300, # 緩存超時時間（默認300，None表示永不過時，0表示當即過時）
   'OPTIONS': {
    'MAX_ENTRIES': 300, # 最大緩存個數（默認300）
    'CULL_FREQUENCY': 3, # 緩存到達最大個數以後，剔除緩存個數的比例，即1/CULL_FREQUENCY（默認3）
    },
   }
  }

  redis

  django-redis

• 應用

  應用到視圖上： 粒度適中
  from django.views.decorators.cache import cache_page
  @cache_page(15)
  def user_list(request):
     print('user_list')
     users = models.User.objects.all()
     return render(request, 'user_list.html', {'users': users})

   全站應用： 粒度最大
    MIDDLEWARE = [
     'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware',
     # 其餘中間件...
     'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware',
    ]

  局部視圖：粒度最細
  ​
  a. 引入TemplateTag
  ​
  {% load cache %}
  ​
  b. 使用緩存
  ​
  {% cache 5000 緩存key %}
  緩存內容
  {% endcache %}

序列化

 

 json pickle
 
 - 自定義序列化
 
 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)
​
 print(json.dumps(data,cls=JsonCustomEncoder))

信號

 

• 信號 問題： 數據庫增長一條數據的時候，記錄一條日誌。

  內置信號 
  Model signals
   pre_init                   # django的model執行其構造方法前，自動觸發
   post_init                   # django的model執行其構造方法後，自動觸發
   pre_save                   # django的model對象保存前，自動觸發
   post_save                   # django的model對象保存後，自動觸發
   pre_delete                 # django的model對象刪除前，自動觸發
   post_delete                 # django的model對象刪除後，自動觸發
   m2m_changed                 # django的model中使用m2m字段操做第三張表（add,remove,clear）先後，自動觸發
   class_prepared             # 程序啓動時，檢測已註冊的app中modal類，對於每個類，自動觸發
  Management signals
   pre_migrate                 # 執行migrate命令前，自動觸發
   post_migrate               # 執行migrate命令後，自動觸發
  Request/response signals
   request_started             # 請求到來前，自動觸發
   request_finished           # 請求結束後，自動觸發
   got_request_exception       # 請求異常後，自動觸發
  Test signals
   setting_changed             # 使用test測試修改配置文件時，自動觸發
   template_rendered           # 使用test測試渲染模板時，自動觸發
  Database Wrappers
   connection_created         # 建立數據庫鏈接時，自動觸發

   

  註冊信號
   # 方法一
   def callback(sender, **kwargs):
    print("xxoo_callback")
    print(sender, kwargs)

  post_save.connect(callback)

  # 方法二
​
  @receiver(post_save)
  def my_callback(sender, **kwargs):
   print("xxoo_callback")
   print(sender, kwargs)
  
- ORM性能相關
​
 1.  [{} ]
  all_users = models.User.objects.all().values('name','age','role__name')
  
 2. [ 對象 ]
  all_users = models.User.objects.all()
  用的時候注意，只拿本身表中的字段，別跨表
 3. select_related （外鍵、一對一）
  all_users = models.User.objects.all().select_related('role')
  
 4. prefetch_related （role）
  all_users = models.User.objects.all().prefetch_related('role')
  
 5. only
  all_users = models.User.objects.all().only('name')
  用的時候注意，只拿本身指定的字段
 6. defer
  all_users = models.User.objects.all().defer('name')

驗證碼

- 驗證碼
 from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
 import random

 def random_color():
  return random.randint(0, 255), random.randint(0, 255), random.randint(0, 255)

 def v_code(request):
  img_obj = Image.new('RGB', (250, 35), random_color())
  
  # 在該圖片對象上生成一個畫筆對象
  draw_obj = ImageDraw.Draw(img_obj)
  
  font_obj = ImageFont.truetype('static/font/kumo.ttf', 28)
  
  temp = []
  for i in range(5):
   l = chr(random.randint(97, 122)) # 小寫字母
   b = chr(random.randint(65, 90)) # 大寫字母
   n = str(random.randint(0, 9))
   
   t = random.choice([l, b, n])
   temp.append(t)
   
   draw_obj.text((i * 40 + 35, 0), t, fill=random_color(), font=font_obj)
  
  from io import BytesIO
  f1 = BytesIO()
  img_obj.save(f1, format="PNG")
  img_data = f1.getvalue()
  
  return HttpResponse(img_data, content_type='image/png')