Django进阶之旅

时间 2019-11-18

标签 django 进阶之旅栏目 Python 繁體版

原文原文链接

介绍css
django-debug-toolbar 是一组可配置的面板，可显示有关当前请求/响应的各类调试信息，并在单击时显示有关面板内容的更多详细信息。返回HttpResponse会失效html
安装：python
```
pip3 install django-debug-toolbar
```
settingsjquery

#将 debug_toolbar 添加到 INSTALL_APPS 中
INSTALLED_APPS = [
    'debug_toolbar',
]
#若是是本机调试，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，默认配置以下：
    JQUERY_URL = '//ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/2.2.4/jquery.min.js'
    #国内用不了的话能够在settings.py中配置一下，例如（我这里特地选用了和原做者相同版本的jQuery）：
    DEBUG_TOOLBAR_CONFIG = {
    "JQUERY_URL": '//cdn.bootcss.com/jquery/2.2.4/jquery.min.js',
}

urls.py中

from django.conf import settings

if settings.DEBUG:#
    import debug_toolbar

    urlpatterns = [
                      url(r'^__debug__/', include(debug_toolbar.urls)),
                  ] + urlpatterns

2.缓存

因为Django是动态网站，全部每次请求均会去数据进行相应的操做，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，则再也不去执行view中的操做，而是直接从内存或者memcache中以前缓存的内容拿到，并返回。ajax

开发调试--->起到占位做用，自己不具有缓存。等上线以后更改配置便可使用redis

不作任何缓存。咦？不作任何缓存？没听错吧，那干吗要用它呢？

由于是开发调试模式，在本地进行调试，调试过程当中，全部的相关缓存配置都须要加上，可是本身调试时候不须要加配置(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。先起到占位做用，等到上线，再改配置就可使用了。

内存sql
文件数据库
数据库django
Memcache缓存(python-memcached模式)后端
Memcache缓存(pylibmc模块)
www.cnblogs.com/maple-shaw/articles/7563029.html

2.1 基于内存进行缓存的配置

1.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表示永不过时，0表示当即过时）
        'OPTIONS':{
            'MAX_ENTRIES': 300,  # 最大缓存个数（默认300）
            'CULL_FREQUENCY': 3, # 缓存到达最大个数以后，剔除缓存个数的比例，即：1/CULL_FREQUENCY（默认3）
        },
    }
}

# 注：其余配置同开发调试版本

    
2.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("打印表明没缓存")
    return render(request,'stu.html',{"students":students})
#5秒内除了第一次，屡次访问是没有打印结果，表明不走缓存

2.2 基于文件进行缓存的配置

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表示永不过时，0表示当即过时）
        'OPTIONS':{
            'MAX_ENTRIES': 300,  # 最大缓存个数（默认300）
            'CULL_FREQUENCY': 3, # 缓存到达最大个数以后，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

2.3基于数据库进行缓存的配置

1.
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表示永不过时，0表示当即过时）
        'OPTIONS':{
            'MAX_ENTRIES': 300,  # 最大缓存个数（默认300）
            'CULL_FREQUENCY': 3, # 缓存到达最大个数以后，剔除缓存个数的比例，即：1/CULL_FREQUENCY（默认3）
        },
    }
}

2.Terminal执行命令：
    python3 manage.py createcachetable
    生成表：表字段cache_key,value,expires

2.4基于Memcache进行缓存的配置

#ip端口访问
CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',
        'LOCATION': '127.0.0.1:11211',
    }
}
#创建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，相似分布式
CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',
        'LOCATION': [
            '172.19.26.240:11211',
            '172.19.26.242:11211',
        ]
    }
}

2.5全站使用缓存

使用中间件，通过一系列的认证等操做，若是内容在缓存中存在，则使用FetchFromCacheMiddleware获取内容并返回给用户，当返回给用户以前，判断缓存中是否已经存在，若是不存在则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
# 其余中间件...
'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware',#最下面
]
#只是添加2个中间件UpdateCacheMiddleware做用是更新缓存，FetchFromCacheMiddleware从缓存中获取数据

2.6局部模板使用缓存

指的是页面返回数据，由于页面有些数据要实时看，有些不须要实时更新的。给不常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("打印表明没缓存")
    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>

2.7 django-redis配置

https://django-redis-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/
自己不支持redis作缓存，经过django-redis
下载
```
pip install django-redis
```

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",
        }
    }
}

做为 session backend 使用配置
- Django 默承认以使用任何 cache backend 做为 session backend, 将 django-redis 做为 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”，用于在框架执行操做时解耦。通俗来说，就是一些动做发生的时候，信号容许特定的发送者去提醒一些接受者。
应用：好比插入数据到数据库，插入以前写日志，插入以后写日志。

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字段操做第三张表（add,remove,clear）先后，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          # 建立数据库链接时，自动触发

1.信号用法一：

对于Django内置的信号，仅需注册指定信号，当程序执行相应操做时，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)#信号链接，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')#建立一个对象，用于触发信号
    return render(request,'stu.html',{"students":students})

2.信号用法二：

经过装饰器receiver,也能够添加多个信号

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.自定义信号：

在一个py文件定义信号！sig.py

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

在__init__.py中注册信号

from sig 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因为内置信号的触发者已经集成到Django中，因此其会自动调用，而对于自定义信号则须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})

触发信号：单独写文件，若是在视图函数写函数，当代码取消，不方便。若是单独写函数，虽然添加信号会繁琐，但功能不须要取消时候，就方便许多。

4.orm性能相关

尽可能不用对象进行查询，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. 尽可能不查对象，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，尽可能不用对象，而使用values直接取值
    def index(request):
        ret = models.Student.objects.all()  #获取全部对象
        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会每个对象都发一次sql查询，效率下降
        return render(request,'index.html',{'students':ret,})
    #核心问题时咱们经过对象点出来外键关联属性，咱们能够不用all查询对象，而是用values直接获取到咱们要的属性和值
    def index(request):
        ret = models.Student.objects.values('name','classname')  #获取全部数据
        for i in ret:
            print(i[name],i[classname])   #这里values获得的是字典，字典取值便可，此时orm会只发一次sql作了一次连表查询，效率高
        return render(request,'index.html',{'students':ret,})

2. 对象查询时， 一对1、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，经过使用外键，仍能连表查询，效率提升

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，减小查询次数
   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’)，获得的仍然是对象，与value不一样的是value获得的是字典
   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’)，获得的仍然是对象，与value不一样的是value获得的是字典
   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，好比html对象页面渲染