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
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14