配置日志

在Django中，可以通過logging模塊來記錄日志。日志記錄器是將日志消息傳遞給日志處理器的對象。當需要記錄日志時，可以使用以下代碼來創(chuàng)建一個日志記錄器：

import logging
logger = logging.getLogger(__name__)

在創(chuàng)建日志記錄器后，可以再創(chuàng)建一個或多個日志處理器來處理日志消息。日志處理器有多個種類，下面是一些常用的日志處理器：

• logging.StreamHandler() - 將日志消息發(fā)送到標準輸出流
• logging.FileHandler(filename, mode='a', encoding=None, delay=False) - 將日志消息寫入文件
• logging.handlers.RotatingFileHandler(filename, mode='a', maxBytes=0, backupCount=0, encoding=None, delay=False) - 將日志消息寫入文件，如果文件的大小超出maxBytes指定的值，那么將重新生成一個文件來記錄日志
• logging.handlers.TimedRotatingFileHandler(filename, when='h', interval=1, backupCount=0, encoding=None, delay=False) - 將日志消息寫入文件，根據(jù)指定的時間間隔和when參數(shù)生成新文件
• logging.handlers.RotatingFileHandler(filename, mode='a', maxBytes=0, backupCount=0, encoding=None, delay=False) - 將日志消息寫入文件，如果文件的大小超出maxBytes指定的值，那么將重新生成一個文件來記錄日志
• logging.handlers.SocketHandler(host, port) - 使用TCP協(xié)議，將日志信息發(fā)送到指定主機和端口的網(wǎng)絡主機上
• logging.handlers.SMTPHandler(mailhost, fromaddr, toaddrs, subject, credentials=None, secure=None, timeout=1.0) - 將日志輸出到指定的郵件地址
• logging.MemoryHandler(capacity, flushLevel=ERROR, target=None, flushOnClose=True) - 將日志輸出到內(nèi)存指定的緩沖區(qū)中

上面每個日志處理器都指定了一個名為level的屬性，它代表了日志的級別，不同的日志級別反映出日志中記錄信息的嚴重性。Python中定義了六個級別的日志，按照從低到高的順序依次是：NOTSET、DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL。

日志記錄器中配置的日志級別有可能不是最終的日志級別，因為還要參考日志處理器中配置的日志級別，取二者中級別較高者作為最終的日志級別。

Django框架提供了如下所示的內(nèi)置記錄器：

• django - 在Django層次結(jié)構(gòu)中的所有消息記錄器
• django.request - 與請求處理相關(guān)的日志消息。5xx響應被視為錯誤消息；4xx響應被視為為警告消息
• django.server - 與通過runserver調(diào)用的服務器所接收的請求相關(guān)的日志消息。5xx響應被視為錯誤消息；4xx響應被記錄為警告消息；其他一切都被記錄為INFO
• django.template - 與模板渲染相關(guān)的日志消息
• django.db.backends - 有與數(shù)據(jù)庫交互產(chǎn)生的日志消息，如果希望顯示ORM框架執(zhí)行的SQL語句，就可以使用該日志記錄器。

配置Django-Debug-Toolbar

如果想調(diào)試你的Django項目，你一定不能不過名為Django-Debug-Toolbar的神器，它是項目開發(fā)階段輔助調(diào)試和優(yōu)化的必備工具，只要配置了它，就可以很方便的查看到項目運行信息，這些信息對調(diào)試項目和優(yōu)化Web應用性能都是至關(guān)重要的。

使用Django-Debug-Toolbar只需要進行以下步驟：

安裝Django-Debug-Toolbar。

pip install django-debug-toolbar

修改settings.py文件：

INSTALLED_APPS = [
    'debug_toolbar',
]
MIDDLEWARE = [
    'debug_toolbar.middleware.DebugToolbarMiddleware',
]
DEBUG_TOOLBAR_CONFIG = {
    # 引入jQuery庫
    'JQUERY_URL': '<https://cdn.bootcss.com/jquery/3.3.1/jquery.min.js>',
    # 工具欄是否折疊
    'SHOW_COLLAPSED': True,
    # 是否顯示工具欄
    'SHOW_TOOLBAR_CALLBACK': lambda x: True,
}

修改urls.py文件：

if settings.DEBUG:
    import debug_toolbar
    urlpatterns.insert(0, path('__debug__/', include(debug_toolbar.urls)))

在配置好Django-Debug-Toolbar之后，頁面右側(cè)會看到一個調(diào)試工具欄，上面包括了各種調(diào)試信息，例如請求和響應信息、SQL查詢、緩存、模板、日志等等。可以通過這些信息來更好地了解Web應用程序的運行情況和性能瓶頸。

優(yōu)化ORM代碼

Django的ORM（Object-Relational Mapping）框架是其最重要的特性之一，它可以將Python對象映射到數(shù)據(jù)庫中的表和列，使得開發(fā)者可以使用面向?qū)ο蟮姆绞絹聿僮鲾?shù)據(jù)庫。但是，ORM框架也有一些性能上的問題，如果不加以優(yōu)化，可能會導致Web應用程序的性能瓶頸。

以下是一些優(yōu)化ORM代碼的技巧：

使用select_related和prefetch_related

select_related和prefetch_related是Django ORM框架中用來優(yōu)化查詢性能的兩個方法。select_related可以在查詢時一次性獲取與主表關(guān)聯(lián)的外鍵表的數(shù)據(jù)，而prefetch_related則可以在查詢時一次性獲取與主表關(guān)聯(lián)的多對多關(guān)系表的數(shù)據(jù)。這樣可以減少查詢次數(shù)，提高查詢性能。

使用annotate和aggregate

annotate和aggregate是Django中用來計算聚合數(shù)據(jù)的方法。annotate是用來給查詢結(jié)果添加新的字段的方法，而aggregate則是用來對查詢結(jié)果進行聚合計算的方法。這些方法可以在查詢時一次性計算出需要的聚合數(shù)據(jù)，而不需要在后續(xù)的處理中再進行計算。

使用values和values_list

values和values_list是Django ORM框架中用來獲取指定字段數(shù)據(jù)的方法。values可以返回一個QuerySet對象，其中包含了指定字段的鍵值對，而values_list則可以返回一個QuerySet對象，其中包含了指定字段的元組。這些方法可以減少查詢結(jié)果集的大小，提高查詢性能。

使用bulk_create和bulk_update

bulk_create和bulk_update是Django ORM框架中用來批量創(chuàng)建和更新數(shù)據(jù)的方法。這些方法可以減少數(shù)據(jù)庫操作的次數(shù)，提高數(shù)據(jù)庫操作的性能。

使用cache

Django中提供了一個緩存框架，可以將查詢結(jié)果緩存起來，以減少數(shù)據(jù)庫的訪問次數(shù)。可以使用cache裝飾器或者cache_page裝飾器來緩存查詢結(jié)果。

使用raw查詢

Django中的ORM框架雖然方便易用，但是在一些復雜的查詢場景中可能性能并不理想。在這種情況下，可以使用raw查詢來直接執(zhí)行SQL語句，以獲得更好的性能。

以上是一些優(yōu)化ORM代碼的技巧，這些技巧可以幫助開發(fā)者提高Web應用程序的性能，減少性能瓶頸。在實際開發(fā)中，需要根據(jù)具體的場景和需求選擇合適的優(yōu)化方法。

到此這篇關(guān)于Django日志和調(diào)試工具欄實現(xiàn)高效的應用程序調(diào)試和性能優(yōu)化的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Django日志和調(diào)試工具欄內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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