성능이 중요한 이유(그리고 Django-Silk가 최고의 동맹자가 되는 방법)
Django 생태계에서 성능은 사치가 아니라 절대적인 필수 요소입니다. 최신 웹 애플리케이션은 초당 수백 또는 수천 개의 요청으로 실행되며 매 밀리초가 중요합니다.
미묘한 프로파일링의 기술
Django-Silk는 단순한 프로파일링 도구가 아니라 애플리케이션 아키텍처를 위한 현미경입니다. 이를 통해 각 HTTP 요청, 각 데이터베이스 요청을 정밀하게 분석할 수 있습니다.
구체적인 사용 사례
1. 느린 쿼리 식별
# Avant l'optimisation def liste_utilisateurs_complexe(request): # Requête potentiellement non optimisée utilisateurs = Utilisateur.objects.select_related('profile') \ .prefetch_related('commandes') \ .filter(actif=True)[:1000]
Django-Silk를 사용하면 다음을 즉시 시각화할 수 있습니다.
- 실행시간
- 생성된 SQL 쿼리 수
- 메모리 부하
2. N 1 쿼리 문제 - 개발자의 악몽
# Scénario classique de problème N+1 for utilisateur in Utilisateur.objects.all(): # Chaque itération génère une requête print(utilisateur.commandes.count())
Django-Silk는 이러한 유형의 비효율적인 패턴을 강조하여 신속하게 리팩토링할 수 있도록 해줍니다.
3. 미들웨어 분석 및 처리 시간
MIDDLEWARE = [ 'silk.middleware.SilkMiddleware', # Ajout stratégique 'django.middleware.security.SecurityMiddleware', # Autres middlewares... ]
빠른 설치
pip install django-silk
최소 구성:
INSTALLED_APPS = [ # Autres apps 'silk', ] MIDDLEWARE = [ 'silk.middleware.SilkMiddleware', # Autres middlewares ]
킬러 기능?
-
자세한 프로파일링
- 쿼리당 실행 시간
- SQL 쿼리 분석
- 종속성 시각화
-
직관적인 인터페이스
- 웹 대시보드
- 프로필 내보내기
- 고급 필터
-
최소 과부하
- 미미한 성능 오버헤드
- 상황에 따른 활성화/비활성화
모범 사례
- 개발 환경에서만 Silk를 사용하세요
- 경고 임계값 구성
- 정기적으로 프로필을 분석하세요
최적화의 구체적인 예
# Avant def lourde_requete(request): resultats = VeryComplexModel.objects.filter( condition_complexe=True ).select_related('relation1').prefetch_related('relation2') # Après optimisation (guidé par Silk) def requete_optimisee(request): resultats = ( VeryComplexModel.objects .filter(condition_complexe=True) .select_related('relation1') .prefetch_related('relation2') .only('champs_essentiels') # Projection )
언제 사용하나요?
- 새로운 기능 개발
- 프로덕션 배포 전
- 새로운 복합 모델을 추가할 때
알아야 할 제한 사항
- 성능에 약간의 영향
- 개발에만 사용
- 디스크 공간 소비
결론
Django-Silk는 단순한 도구가 아닌 성능 중심의 개발 철학입니다. 프로파일링이 지루한 작업에서 아키텍처에 대한 매혹적인 탐구로 바뀌었습니다.
프로 팁?: 체계적인 성능 감사를 위해 Django-Silk를 CI/CD 파이프라인에 통합하세요.
위 내용은 Django 병목 현상 발견: Django-Silk를 사용한 심층 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

inpython, youappendElementStoalistUsingTheAppend () 메소드 1) useappend () forsinglelements : my_list.append (4) .2) useextend () 또는 = formultiplementements : my_list.extend (other_list) 또는 my_list = [4,5,6] .3) useinsert () forspecificpositions : my_list.insert (1,5) .Bearware

Shebang 문제를 디버깅하는 방법에는 다음이 포함됩니다. 1. Shebang 라인을 확인하여 스크립트의 첫 번째 줄인지 확인하고 접두사 공간이 없는지 확인하십시오. 2. 통역 경로가 올바른지 확인하십시오. 3. 통역사에게 직접 전화하여 스크립트를 실행하여 Shebang 문제를 분리하십시오. 4. Strace 또는 Trusts를 사용하여 시스템 호출을 추적합니다. 5. Shebang에 대한 환경 변수의 영향을 확인하십시오.

pythonlistscanbemanipatedusingseveralmethodstoremoveElements : 1) geremove () methodremove () methodeMovestHefirstoccurrence.2) thePop () methodRemovesAndReTurnSanElementatAgivenIndex.3) THEDELSTATEMENTCANREMORENDEX.4) LESTCORHENSCREC

PythonlistscanstoreAnydatataTATY, 문자열, 부유물, 부울, 기타 목록 및 디터 시어

pythonlistssupportnumouseOperations : 1) addingElementSwitHappend (), extend (), andinsert ()

다음 단계를 통해 Numpy를 사용하여 다차원 배열을 만들 수 있습니다. 1) Numpy.array () 함수를 사용하여 NP.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]과 같은 배열을 생성하여 2D 배열을 만듭니다. 2) np.zeros (), np.ones (), np.random.random () 및 기타 함수를 사용하여 특정 값으로 채워진 배열을 만듭니다. 3) 서브 어레이의 길이가 일관되고 오류를 피하기 위해 배열의 모양과 크기 특성을 이해하십시오. 4) NP.Reshape () 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경하십시오. 5) 코드가 명확하고 효율적인지 확인하기 위해 메모리 사용에주의를 기울이십시오.

BroadcastingInnumpyIsamethodtoperformoperationsonArraysoffferentShapesByAutomicallyAligningThem.itsimplifiesCode, enourseadability, andboostsperformance.here'showitworks : 1) smalraysarepaddedwithonestomatchdimenseare

forpythondatastorage, chooselistsforflexibilitywithmixeddatatypes, array.arrayformemory-effic homogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatilebutlessefficipforlargenumericaldatasets.arrayoffersamiddlegro


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