Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Cara Cache Menggunakan Redis dalam Aplikasi Django

Cara Cache Menggunakan Redis dalam Aplikasi Django

Mar 02, 2025 am 10:10 AM

Tutorial ini menunjukkan cara memanfaatkan caching redis untuk meningkatkan prestasi aplikasi python, khususnya dalam rangka kerja Django. Kami akan meliputi pemasangan Redis, konfigurasi Django, dan perbandingan prestasi untuk menyerlahkan manfaat caching.

Pengenalan kepada redis dan caching

caching dengan ketara meningkatkan kelajuan aplikasi dengan menyimpan data yang sering diakses di lokasi yang tersedia (cache) dan bukannya berulang kali menanyakan sumber data yang lebih perlahan seperti pangkalan data. Redis, sumber terbuka, kedai data dalam memori, cemerlang sebagai pangkalan data, cache, dan broker mesej. Ia secara dramatik mengurangkan beban pangkalan data dengan melayani data secara langsung dari cache.

Memasang Redis

untuk pengguna Ubuntu, pemasangan paling mudah melibatkan arahan ini:

sudo apt-get update
sudo apt install redis
Salin selepas log masuk

Sahkan pemasangan dengan:

redis-cli --version
Salin selepas log masuk

Pengguna Windows boleh menggunakan subsistem Windows untuk Linux (WSL2). Pertama, aktifkan WSL2 (dijalankan sebagai pentadbir):

Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Windows-Subsystem-Linux
Salin selepas log masuk

Pasang Ubuntu dari kedai Microsoft, kemudian lancarkan terminal Ubuntu dan laksanakan:

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
Salin selepas log masuk

How to Cache Using Redis in Django Applications Contoh API Django API Django: Data Produk Caching

Contoh ini menunjukkan data produk caching dalam aplikasi Django. Kami akan menggunakan untuk berinteraksi dengan redis.

django-redis Prasyarat:

django

  • redis
  • django-redis
  • (untuk ujian prestasi)
  • loadtest Persediaan Projek:

Buat direktori projek dan persekitaran maya.

mengaktifkan persekitaran maya dan memasang kebergantungan:
  1. Buat projek Django dan aplikasi:
pip install django==1.9 django-redis djangorestframework
Salin selepas log masuk
tambah
django-admin startproject django_cache
cd django_cache
python manage.py startapp store
Salin selepas log masuk
dan
    ke
  1. dalam

    . store rest_framework INSTALLED_APPS settings.py Buat model

    dalam
  2. :
  3. Product store/models.py

  4. Jalankan Migrasi:
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
        }
Salin selepas log masuk
  1. Buat superuser dan mengisi pangkalan data dengan data sampel.
python manage.py makemigrations store
python manage.py migrate
Salin selepas log masuk
  1. Mengkonfigurasi Redis di Django:
tambahkan yang berikut ke

:

Mewujudkan pandangan dan URL: settings.py

CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django_redis.cache.RedisCache',
        'LOCATION': 'redis://127.0.0.1:6379/',
        'OPTIONS': {
            'CLIENT_CLASS': 'django_redis.client.DefaultClient',
        }
    }
}
Salin selepas log masuk
membuat

dengan titik akhir untuk mendapatkan produk (dengan dan tanpa caching):

Buat

: 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)
Salin selepas log masuk
termasuk

di utama anda store/urls.py.

from django.urls import path
from . import views

urlpatterns = [
    path('', views.view_products),
    path('cached/', views.view_cached_products),
]
Salin selepas log masuk

ujian prestasi dengan store/urls: urls.py

Pasang : loadtest

Jalankan ujian untuk kedua -dua titik akhir untuk membandingkan prestasi. Titik akhir cache harus menunjukkan permintaan yang lebih baik per saat selepas populasi cache awal.

Kesimpulan:

Tutorial ini menggambarkan integrasi langsung Redis caching ke dalam aplikasi Django, menghasilkan keuntungan prestasi yang besar. Sifat dalam memori Redis dan kemudahan penggunaan menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk meningkatkan kelajuan aplikasi dan mengurangkan beban pelayan. Ingatlah untuk mempertimbangkan strategi caching untuk mengoptimumkan prestasi aplikasi dan penggunaan sumber aplikasi anda.

(pasca imej kecil yang dihasilkan oleh Openai Dall-e.)

Atas ialah kandungan terperinci Cara Cache Menggunakan Redis dalam Aplikasi Django. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

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

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1667
14
Tutorial PHP
1273
29
Tutorial C#
1255
24
Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

See all articles