DjangoアプリケーションでRedisを使用してキャッシュする方法
このチュートリアルでは、特にDjangoフレームワーク内で、Pythonアプリケーションのパフォーマンスを高めるためにRedisキャッシングを活用する方法を示しています。 Redisのインストール、Django構成、およびパフォーマンスの比較をカバーして、キャッシュの利点を強調します。
redisとキャッシュの紹介キャッシュは、データベースのような遅いデータソースを繰り返しクエリするのではなく、頻繁にアクセスできるデータを容易に利用できる場所(キャッシュ)に保存することにより、アプリケーションの速度を大幅に向上させます。 オープンソースのインメモリデータ構造ストアであるRedisは、データベース、キャッシュ、メッセージブローカーとして優れています。 キャッシュから直接データを提供することにより、データベースの負荷を劇的に削減します。
redisのインストール
Ubuntuユーザーの場合、最も単純なインストールには、これらのコマンドが含まれます :
でインストールを確認しますWindowsユーザーは、Linux(WSL2)にWindowsサブシステムを使用できます。 まず、WSL2(管理者として実行)を有効にします:
sudo apt-get update sudo apt install redis
Microsoftストアからubuntuをインストールし、Ubuntu端末を起動して実行します:
redis-cli --version
Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Windows-Subsystem-Linux
sudo apt-add-repository ppa:redislabs/redis sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get install redis-server sudo service redis-server restart
を使用します。
前提条件:django-redis
django
- redis
-
django-redis
(パフォーマンステスト用) - プロジェクトのセットアップ:
loadtest
プロジェクトディレクトリと仮想環境を作成します 仮想環境をアクティブにし、依存関係をインストールします:
- djangoプロジェクトとアプリを作成します:
pip install django==1.9 django-redis djangorestframework
- および
django-admin startproject django_cache cd django_cache python manage.py startapp store
-
:
store
でrest_framework
モデルを作成しますINSTALLED_APPS
settings.py
- 移行の実行:
Product
store/models.py
スーパーユーザーを作成し、データベースにサンプルデータを入力します。
from django.db import models class Product(models.Model): name = models.CharField(max_length=255) description = models.TextField(null=True, blank=True) price = models.IntegerField(null=True, blank=True) date_created = models.DateTimeField(auto_now_add=True, blank=True) date_modified = models.DateTimeField(auto_now=True, blank=True) def __str__(self): return self.name def to_json(self): return { 'id': self.id, 'name': self.name, 'desc': self.description, 'price': self.price, 'date_created': self.date_created, 'date_modified': self.date_modified }
- djangoでRedisの構成:
python manage.py makemigrations store python manage.py migrate
- に追加します
製品を取得するためのエンドポイントを使用して(キャッシュなしの有無にかかわらず):
settings.py
create
CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django_redis.cache.RedisCache', 'LOCATION': 'redis://127.0.0.1:6379/', 'OPTIONS': { 'CLIENT_CLASS': 'django_redis.client.DefaultClient', } } }
メインに
store/views.py
:
from rest_framework.decorators import api_view from rest_framework.response import Response from django.core.cache import cache from .models import Product @api_view(['GET']) def view_products(request): products = Product.objects.all() results = [p.to_json() for p in products] return Response(results) @api_view(['GET']) def view_cached_products(request): products = cache.get('products') if products: return Response(products) else: products = Product.objects.all() results = [p.to_json() for p in products] cache.set('products', results) return Response(results)
インストールstore/urls.py
:
from django.urls import path from . import views urlpatterns = [ path('', views.view_products), path('cached/', views.view_cached_products), ]
このチュートリアルは、DjangoアプリケーションへのRedisキャッシュの簡単な統合を示しており、その結果、実質的なパフォーマンスの向上が生じています。 Redisのメモリ内の性質と使いやすさにより、アプリケーション速度の向上とサーバーの負荷の削減に最適です。 アプリケーションのパフォーマンスとリソースの利用を最適化するために、キャッシュ戦略を検討することを忘れないでください。
(Openai Dall-eによって生成されたサムネイル画像を投稿)以上がDjangoアプリケーションでRedisを使用してキャッシュする方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。
