动态网站的问题就在于它是动态的。 也就是说每次用户访问一个页面,服务器要执行数据库查询,启动模板,执行业务逻辑以及最终生成一个你所看到的网页,这一切都是动态即时生成的。 从处理器资源的角度来看,这是比较昂贵的。
对于大多数网络应用来说,过载并不是大问题。 因为大多数网络应用并不是washingtonpost.com或Slashdot;它们通常是很小很简单,或者是中等规模的站点,只有很少的流量。 但是对于中等至大规模流量的站点来说,尽可能地解决过载问题是非常必要的。
这就需要用到缓存了。
缓存的目的是为了避免重复计算,特别是对一些比较耗时间、资源的计算。 下面的伪代码演示了如何对动态页面的结果进行缓存。
given a URL, try finding that page in the cache if the page is in the cache: return the cached page else: generate the page save the generated page in the cache (for next time) return the generated page
为此,Django提供了一个稳定的缓存系统让你缓存动态页面的结果,这样在接下来有相同的请求就可以直接使用缓存中的数据,避免不必要的重复计算。 另外Django还提供了不同粒度数据的缓存,例如: 你可以缓存整个页面,也可以缓存某个部分,甚至缓存整个网站。
Django也和”上游”缓存工作的很好,例如Squid(http://www.squid-cache.org)和基于浏览器的缓存。 这些类型的缓存你不直接控制,但是你可以提供关于你的站点哪部分应该被缓存和怎样缓存的线索(通过HTTP头部)给它们
设定缓存
缓存系统需要一些少量的设定工作。 也就是说,你必须告诉它缓存的数据应该放在哪里,在数据库中,在文件系统,或直接在内存中。 这是一个重要的决定,影响您的高速缓存的性能,是的,有些类型的缓存比其它类型快。
缓存设置在settings文件的 CACHE_BACKEND中。 这里是一个CACHE_BACKEND所有可用值的解释。
内存缓冲
Memcached是迄今为止可用于Django的最快,最有效的缓存类型,Memcached是完全基于内存的缓存框架,最初开发它是用以处理高负荷的LiveJournal.com随后由Danga Interactive公司开源。 它被用于一些站点,例如Facebook和维基百科网站,以减少数据库访问,并大幅提高站点的性能。
Memcached是免费的(http://danga.com/memcached)。它作为一个守护进程运行,并分配了特定数量的内存。 它只是提供了添加,检索和删除缓存中的任意数据的高速接口。 所有数据都直接存储在内存中,所以没有对使用的数据库或文件系统的开销。
在安装了Memcached本身之后,你将需要安装Memcached Python绑定,它没有直接和Django绑定。 这两个可用版本。 选择和安装以下模块之一:
最快的可用选项是一个模块,称为cmemcache,在http://gijsbert.org/cmemcache。
如果您无法安装cmemcache,您可以安装python - Memcached,在ftp://ftp.tummy.com/pub/python-memcached/。如果该网址已不再有效,只要到Memcached的网站http://www.danga.com/memcached/),并从客户端API完成Python绑定。
若要使用Memcached的Django,设置CACHE_BACKEND到memcached:/ / IP:port/,其中IP是Memcached的守护进程的IP地址,port是Memcached运行的端口。
在这个例子中,Memcached运行在本地主机 (127.0.0.1)上,端口为11211:
CACHE_BACKEND = 'memcached://127.0.0.1:11211/'
Memcached的一个极好的特性是它在多个服务器间分享缓存的能力。 这意味着您可以在多台机器上运行Memcached的守护进程,该程序会把这些机器当成一个单一缓存,而无需重复每台机器上的缓存值。 要充分利用此功能,请在CACHE_BACKEND里引入所有服务器的地址,用分号分隔。
这个例子中,缓存在运行在IP地址为172.19.26.240和172.19.26.242,端口号为11211的Memcached实例间分享:
CACHE_BACKEND = 'memcached://172.19.26.240:11211;172.19.26.242:11211/'
这个例子中,缓存在运行在172.19.26.240(端口11211),172.19.26.242(端口11212),172.19.26.244(端口11213)的Memcached实例间分享:
CACHE_BACKEND = 'memcached://172.19.26.240:11211;172.19.26.242:11212;172.19.26.244:11213/'
最后有关Memcached的一点是,基于内存的缓存有一个重大的缺点。 由于缓存的数据存储在内存中,所以如果您的服务器崩溃,数据将会消失。 显然,内存不是用来持久化数据的,因此不要把基于内存的缓存作为您唯一的存储数据缓存。 毫无疑问,在Django的缓存后端不应该用于持久化,它们本来就被设计成缓存的解决方案。但我们仍然指出此点,这里是因为基于内存的缓存是暂时的。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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