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!

Python List 슬라이싱의 기본 구문은 목록 [start : stop : step]입니다. 1. Start는 첫 번째 요소 인덱스, 2.Stop은 첫 번째 요소 인덱스가 제외되고 3. Step은 요소 사이의 단계 크기를 결정합니다. 슬라이스는 데이터를 추출하는 데 사용될뿐만 아니라 목록을 수정하고 반전시키는 데 사용됩니다.

ListSoutPerformArraysin : 1) DynamicsizingandFrequentInsertions/Deletions, 2) StoringHeterogeneousData 및 3) MemoryEfficiencyForsParsEdata, butMayHavesLightPerformanceCosceperationOperations.

TOCONVERTAPYTHONARRAYTOALIST, USETHELIST () CONSTUCTORORAGENERATERATOREXPRESSION.1) importTheArrayModuleAndCreateAnarray.2) USELIST (ARR) 또는 [XFORXINARR] TOCONVERTITTOALIST.

chooSearRaysOverListSinpyTonforBetTerferformanceAndMemoryEfficiencyInspecificscenarios.1) arrgenumericalDatasets : arraysreducememoryUsage.2) Performance-CriticalOperations : ArraysofferspeedboostsfortaskslikeApenorsearching.3) TypeSenforc

파이썬에서는 루프에 사용하여 열거 및 추적 목록에 대한 이해를 나열 할 수 있습니다. Java에서는 루프를 위해 전통적인 사용 및 루프가 트래버스 어레이를 향해 향상시킬 수 있습니다. 1. Python 목록 트래버스 방법에는 다음이 포함됩니다. 루프, 열거 및 목록 이해력. 2. Java 어레이 트래버스 방법에는 다음이 포함됩니다. 루프 용 전통 및 루프를위한 향상.

이 기사는 버전 3.10에 도입 된 Python의 새로운 "매치"진술에 대해 논의하며, 이는 다른 언어로 된 문장과 동등한 역할을합니다. 코드 가독성을 향상시키고 기존 IF-ELIF-EL보다 성능 이점을 제공합니다.

Python 3.11의 예외 그룹은 여러 예외를 동시에 처리하여 동시 시나리오 및 복잡한 작업에서 오류 관리를 향상시킵니다.

Python의 기능 주석은 유형 확인, 문서 및 IDE 지원에 대한 기능에 메타 데이터를 추가합니다. 코드 가독성, 유지 보수를 향상 시키며 API 개발, 데이터 과학 및 라이브러리 생성에 중요합니다.


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

PhpStorm 맥 버전
최신(2018.2.1) 전문 PHP 통합 개발 도구

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SecList
SecLists는 최고의 보안 테스터의 동반자입니다. 보안 평가 시 자주 사용되는 다양한 유형의 목록을 한 곳에 모아 놓은 것입니다. SecLists는 보안 테스터에게 필요할 수 있는 모든 목록을 편리하게 제공하여 보안 테스트를 더욱 효율적이고 생산적으로 만드는 데 도움이 됩니다. 목록 유형에는 사용자 이름, 비밀번호, URL, 퍼징 페이로드, 민감한 데이터 패턴, 웹 셸 등이 포함됩니다. 테스터는 이 저장소를 새로운 테스트 시스템으로 간단히 가져올 수 있으며 필요한 모든 유형의 목록에 액세스할 수 있습니다.
