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解讀Django框架中的低層次緩存API

 更新時(shí)間:2015年07月24日 10:20:27   投稿:goldensun  
這篇文章主要介紹了解讀Django框架中的低層次緩存API,Django是最具人氣的Python web開發(fā)框架,需要的朋友可以參考下

有些時(shí)候,對(duì)整個(gè)經(jīng)解析的頁面進(jìn)行緩存并不會(huì)給你帶來太多好處,事實(shí)上可能會(huì)過猶不及。

比如說,也許你的站點(diǎn)所包含的一個(gè)視圖依賴幾個(gè)費(fèi)時(shí)的查詢,每隔一段時(shí)間結(jié)果就會(huì)發(fā)生變化。 在這種情況下,使用站點(diǎn)級(jí)緩存或者視圖級(jí)緩存策略所提供的整頁緩存并不是最理想的,因?yàn)槟憧赡懿粫?huì)想對(duì)整個(gè)結(jié)果進(jìn)行緩存(因?yàn)橐恍?shù)據(jù)經(jīng)常變化),但你仍然會(huì)想對(duì)很少變化的部分進(jìn)行緩存。

針對(duì)這樣的情況,Django提供了簡單低級(jí)的緩存API。 你可以通過這個(gè)API,以任何你需要的粒度來緩存對(duì)象。 你可以對(duì)所有能夠安全進(jìn)行 pickle 處理的 Python 對(duì)象進(jìn)行緩存: 字符串、字典和模型對(duì)象列表等等。 (查閱 Python 文檔可以了解到更多關(guān)于 pickling 的信息。)

緩存模塊django.core.cache擁有一個(gè)自動(dòng)依據(jù)CACHE_BACKEND設(shè)置創(chuàng)建的django.core.cache對(duì)象。

>>> from django.core.cache import cache

基本的接口是 set(key, value, timeout_seconds) 和 get(key) :

>>> cache.set('my_key', 'hello, world!', 30)
>>> cache.get('my_key')
'hello, world!'

timeout_seconds 參數(shù)是可選的, 并且默認(rèn)為前面講過的 CACHE_BACKEND 設(shè)置中的 timeout 參數(shù).

如果緩存中不存在該對(duì)象,那么cache.get()會(huì)返回None。

# Wait 30 seconds for 'my_key' to expire...

>>> cache.get('my_key')
None

我們不建議在緩存中保存 None 常量,因?yàn)槟銓o法區(qū)分你保存的 None 變量及由返回值 None 所標(biāo)識(shí)的緩存未命中。

cache.get() 接受一個(gè) 缺省 參數(shù)。 它指定了當(dāng)緩存中不存在該對(duì)象時(shí)所返回的值:

>>> cache.get('my_key', 'has expired')
'has expired'

使用add()方法來新增一個(gè)原來沒有的鍵值。 它接受的參數(shù)和set()一樣,但是并不去嘗試更新已經(jīng)存在的鍵值。

>>> cache.set('add_key', 'Initial value')
>>> cache.add('add_key', 'New value')
>>> cache.get('add_key')
'Initial value'

如果想確定add()是否成功添加了緩存值,你應(yīng)該測試返回值。 成功返回True,失敗返回False。

還有個(gè)get_many()接口。 get_many() 所返回的字典包括了你所請(qǐng)求的存在于緩存中且未超時(shí)的所有鍵值。

>>> cache.set('a', 1)
>>> cache.set('b', 2)
>>> cache.set('c', 3)
>>> cache.get_many(['a', 'b', 'c'])
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

最后,你可以用 cache.delete() 顯式地刪除關(guān)鍵字。

>>> cache.delete('a')

也可以使用incr()或者decr()來增加或者減少已經(jīng)存在的鍵值。 默認(rèn)情況下,增加或減少的值是1??梢杂脜?shù)來制定其他值。 如果嘗試增減不存在的鍵值會(huì)拋出ValueError。

>>> cache.set('num', 1)
>>> cache.incr('num')
2
>>> cache.incr('num', 10)
12
>>> cache.decr('num')
11
>>> cache.decr('num', 5)
6

注意

incr()/decr()方法不是原子操作。 在支持原子增減的緩存后端上(最著名的是memcached),增減操作才是原子的。 然而,如果后端并不原生支持增減操作,也可以通過取值/更新兩步操作來實(shí)現(xiàn)。

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