


Mengintegrasikan Redis dengan Django untuk Caching Berprestasi Tinggi
Nov 06, 2024 am 04:50 AM
Dalam aplikasi web moden, prestasi dan responsif adalah penting. Apabila trafik meningkat, permintaan untuk pengendalian data yang cekap dan masa tindak balas yang cepat meningkat. Menggunakan Redis dengan Django untuk caching boleh meningkatkan prestasi aplikasi dengan ketara. Dalam siaran ini, saya akan meneruskan penyepaduan Redis dengan Django dan meneroka konsep teras seperti Redis, pangkalan data SQL lwn. NoSQL, caching dan sebab elemen ini penting dalam pembangunan bahagian belakang.
Apa itu Redis?
Redis (Pelayan Kamus Jauh) ialah stor struktur data dalam memori sumber terbuka yang boleh digunakan sebagai pangkalan data, cache dan broker mesej. Ia terkenal dengan kelajuannya, kerana ia menyimpan data dalam memori dan bukannya pada cakera, menjadikannya sesuai untuk aplikasi yang memerlukan akses data masa nyata.
Ciri Utama Redis:
Kegigihan Data: Redis menyokong storan dalam memori tetapi boleh mengekalkan data ke cakera.
Jenis Data: Redis menyokong berbilang struktur data seperti rentetan, cincang, senarai, set, set diisih dan banyak lagi.
Operasi Atom: Operasi Redis adalah atom, bermakna ia selesai tanpa gangguan, yang penting untuk konsistensi.
Skalabiliti: Redis boleh digunakan dalam persekitaran teragih untuk penskalaan mendatar, membolehkan anda mengendalikan beban yang meningkat dengan cekap.
Apakah Caching?
Caching menyimpan data dalam memori buat sementara waktu supaya ia boleh diambil dengan lebih cepat dalam permintaan masa hadapan. Caching amat berfaedah untuk data yang tidak kerap berubah, seperti data sesi pengguna, katalog produk atau respons API yang kerap. Dengan caching, anda mengurangkan bilangan pertanyaan pangkalan data, membawa kepada masa tindak balas yang lebih pantas.
Jenis Caching:
Caching Pangkalan Data: Menyimpan keputusan pertanyaan pangkalan data yang kerap diakses dalam cache.
Lihat Cache: Caching keseluruhan HTML yang diberikan untuk paparan.
Caching Sesi: Menggunakan Redis untuk menyimpan data sesi, membolehkan pengambilan semula sesi yang lebih pantas dalam aplikasi web.
Pangkalan Data SQL lwn. NoSQL
Pangkalan Data SQL
Pangkalan data SQL (Bahasa Pertanyaan Berstruktur) adalah hubungan, bermakna ia menyimpan data dalam jadual dengan skema yang telah ditetapkan. Mereka terkenal dengan sifat ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) mereka, memastikan kebolehpercayaan data.
Contoh: PostgreSQL, MySQL, SQLite
Paling Sesuai Untuk: Aplikasi yang memerlukan pertanyaan kompleks, transaksi atau data berstruktur.
Pangkalan Data NoSQL
Pangkalan data NoSQL tidak berkaitan dan menawarkan skema yang fleksibel, menjadikannya ideal untuk mengendalikan jumlah besar data tidak berstruktur atau separa berstruktur. Pangkalan data NoSQL sering digunakan dalam persekitaran teragih dan berskala besar.
Contoh: MongoDB, Cassandra, Redis
Paling Sesuai Untuk: Operasi berkelajuan tinggi, fleksibiliti, kebolehskalaan dan aplikasi yang perlu mengendalikan volum besar data tidak berstruktur.
Mengintegrasikan Redis dengan Django untuk Caching
Menggunakan Redis sebagai lapisan caching dalam Django adalah mudah, terima kasih kepada django-redis, pakej khusus yang menyepadukan Redis dengan rangka kerja caching Django.
Pasang django-redis
pip install django-redis
Konfigurasikan Redis sebagai Cache Backend dalam Django
Dalam settings.py, konfigurasikan django-redis sebagai bahagian belakang caching anda:
CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django_redis.cache.RedisCache', 'LOCATION': 'redis://127.0.0.1:6379/1', 'OPTIONS': { 'CLIENT_CLASS': 'django_redis.client.DefaultClient', } } }
Menggunakan Redis Cache dalam Django
from django.core.cache import cache # Set cache data cache.set('key', 'value', timeout=60*15) # 15 minutes # Retrieve cache data value = cache.get('key') # Delete cache data cache.delete('key')
Caching Paparan
Untuk halaman yang tidak kerap berubah, anda boleh cache keseluruhan paparan:
from django.shortcuts import HttpResponse from django.core.cache import cache def cache_set_get(request): # Cache for 1 minutes cache.set('orange', '100', timeout=60) #Here "orange" is the key and "100" is the value value = cache.get('orange') print(f'Orange: {value}') # cache.delete('orange') return HttpResponse(f'Orange value: {value}')
urls.py
from django.urls import path from . import views urlpatterns = [ path('cache_set_get_/', views.cache_set_get_, name='cache_set_get') ]
Mengapa Gunakan Redis dengan Django?
Prestasi: Redis secara drastik mengurangkan beban pangkalan data dengan menyimpan data yang kerap diakses dalam ingatan.
Kebolehskalaan: Redis boleh menskalakan secara mendatar untuk mengendalikan lebih banyak permintaan.
Kesederhanaan: Redis disepadukan dengan mudah dengan Django, menyediakan cara yang mudah untuk menambah caching tanpa perubahan kod yang ketara.
Kepelbagaian: Redis menyokong berbilang struktur data dan boleh digunakan untuk sesi, baris gilir tugas, papan pendahulu dan banyak lagi.
Redis ialah alat berkuasa yang meningkatkan keupayaan Django, menjadikannya mungkin untuk membina aplikasi berprestasi tinggi dan berskala. Dengan memanfaatkan cache Redis, anda mengurangkan beban pada pangkalan data anda, meningkatkan masa tindak balas dan meningkatkan pengalaman pengguna. Sama ada anda baru dalam caching atau meneroka ciri lanjutan Django, Redis ialah tambahan yang berharga kepada kit alat anda.
Sumber Tambahan
Dokumentasi Redis Rasmi
Dokumentasi Django Redis
Memahami Caching dalam Django
terima kasih kerana membaca….
Atas ialah kandungan terperinci Mengintegrasikan Redis dengan Django untuk Caching Berprestasi Tinggi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan

Iterator adalah objek yang melaksanakan kaedah __iter __ () dan __Next __ (). Penjana adalah versi Iterator yang dipermudahkan, yang secara automatik melaksanakan kaedah ini melalui kata kunci hasil. 1. Iterator mengembalikan elemen setiap kali dia memanggil seterusnya () dan melemparkan pengecualian berhenti apabila tidak ada lagi elemen. 2. Penjana menggunakan definisi fungsi untuk menghasilkan data atas permintaan, menjimatkan memori dan menyokong urutan tak terhingga. 3. Menggunakan Iterator apabila memproses set sedia ada, gunakan penjana apabila menghasilkan data besar secara dinamik atau penilaian malas, seperti garis pemuatan mengikut baris apabila membaca fail besar. NOTA: Objek yang boleh diperolehi seperti senarai bukanlah pengaliran. Mereka perlu dicipta semula selepas pemalar itu sampai ke penghujungnya, dan penjana hanya boleh melintasi sekali.

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Menegaskan adalah alat pernyataan yang digunakan dalam Python untuk menyahpepijat, dan melemparkan pernyataan apabila keadaan tidak dipenuhi. Sintaksnya adalah menegaskan keadaan ditambah maklumat ralat pilihan, yang sesuai untuk pengesahan logik dalaman seperti pemeriksaan parameter, pengesahan status, dan lain -lain, tetapi tidak boleh digunakan untuk pemeriksaan input keselamatan atau pengguna, dan harus digunakan bersamaan dengan maklumat yang jelas. Ia hanya tersedia untuk debugging tambahan dalam peringkat pembangunan dan bukannya menggantikan pengendalian pengecualian.

Kaedah yang sama untuk melintasi dua senarai secara serentak dalam Python adalah menggunakan fungsi zip (), yang akan memasangkan beberapa senarai dalam rangka dan menjadi yang paling singkat; Jika panjang senarai tidak konsisten, anda boleh menggunakan itertools.zip_longest () untuk menjadi yang paling lama dan mengisi nilai yang hilang; Digabungkan dengan penghitungan (), anda boleh mendapatkan indeks pada masa yang sama. 1.Zip () adalah ringkas dan praktikal, sesuai untuk lelaran data berpasangan; 2.zip_longest () boleh mengisi nilai lalai apabila berurusan dengan panjang yang tidak konsisten; 3.enumerate (zip ()) boleh mendapatkan indeks semasa traversal, memenuhi keperluan pelbagai senario kompleks.

Inpython, iteratorsareObjectsThatallowLoopingthroughCollectionsByImplementing__iter __ () dan__Next __ ()

TypehintsinpythonsolvetheproblemofambiguityandpotentialbugsindynamiciallytypodeByallowingDeveloperStospecifyExpectedTypes.theyenhancereadability, enablearlybugdetection, andimprovetoLiaSareAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeSareadDeSareadDeSareadDeSareadDeSaread

Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.
