京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
浅谈Python的Django框架中的缓存控制
关于缓存剩下的问题是数据的隐私性以及在级联缓存中数据应该在何处储存的问题。通常用户将会面对两种缓存: 他或她自己的浏览器缓存(私有缓存)以及他或她的提供者缓存(公共缓存)。 公共缓存由多个用户使用,而受其他某人的控制。 这就产生了你不想遇到的敏感数据的问题,比如说你的银行账号被存储在公众缓存中。 因此,Web 应用程序需要以某种方式告诉缓存那些数据是私有的,哪些是公共的。
解决方案是标示出某个页面缓存应当是私有的。 要在 Django 中完成此项工作,可使用 cache_control 视图修饰器: 例如:
from django.views.decorators.cache import cache_control
@cache_control(private=True)
def my_view(request):
# ...
该修饰器负责在后台发送相应的 HTTP 头部。
还有一些其他方法可以控制缓存参数。 例如, HTTP 允许应用程序执行如下操作:
定义页面可以被缓存的最大时间。
指定某个缓存是否总是检查较新版本,仅当无更新时才传递所缓存内容。 (一些缓存即便在服务器页面发生变化的情况下仍然会传送所缓存的内容,只因为缓存拷贝没有过期。)
在 Django 中,可使用 cache_control 视图修饰器指定这些缓存参数。 在本例中, cache_control 告诉缓存对每次访问都重新验证缓存并在最长 3600 秒内保存所缓存版本:
from django.views.decorators.cache import cache_control
@cache_control(must_revalidate=True, max_age=3600)
def my_view(request):
# ...
在 cache_control() 中,任何合法的Cache-Control HTTP 指令都是有效的。下面是完整列表:
public=True
private=True
no_cache=True
no_transform=True
must_revalidate=True
proxy_revalidate=True
max_age=num_seconds
s_maxage=num_seconds
缓存中间件已经使用 CACHE_MIDDLEWARE_SETTINGS 设置设定了缓存头部 max-age 。 如果你在cache_control修饰器中使用了自定义的max_age,该修饰器将会取得优先权,该头部的值将被正确地被合并。
如果你想用头部完全禁掉缓存,django.views.decorators.cache.never_cache装饰器可以添加确保响应不被缓存的头部信息。 例如:
from django.views.decorators.cache import never_cache
@never_cache
def myview(request):
# ...
其他优化
Django 带有一些其它中间件可帮助您优化应用程序的性能:
django.middleware.http.ConditionalGetMiddleware 为现代浏览器增加了有条件的,基于 ETag 和 Last-Modified 头标的GET响应的相关支持。
django.middleware.gzip.GZipMiddleware 为所有现代浏览器压缩响应内容,以节省带宽和传送时间。
MIDDLEWARE_CLASSES 的顺序
如果使用缓存中间件,注意在MIDDLEWARE_CLASSES设置中正确配置。 因为缓存中间件需要知道哪些头部信息由哪些缓存区来区分。 中间件总是尽可能得想Vary响应头中添加信息。
UpdateCacheMiddleware在相应阶段运行。因为中间件是以相反顺序运行的,所有列表顶部的中间件反而last在相应阶段的最后运行。 所有,你需要确保UpdateCacheMiddleware排在任何可能往Vary头部添加信息的中间件之前。 下面的中间件模块就是这样的:
添加 Cookie 的 SessionMiddleware
添加 Accept-Encoding 的 GZipMiddleware
添加Accept-Language的LocaleMiddleware
另一方面,FetchFromCacheMiddleware在请求阶段运行,这时中间件循序执行,所以列表顶端的项目会首先执行。 FetchFromCacheMiddleware也需要在会修改Vary头部的中间件之后运行,所以FetchFromCacheMiddleware必须放在它们后面。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27