更加颗粒级的缓存框架使用方法是对单个视图的输出进行缓存。 django.views.decorators.cache定义了一个自动缓存视图响应的cache_page装饰器。 他是很容易使用的:
from django.views.decorators.cache import cache_page def my_view(request): # ... my_view = cache_page(my_view, 60 * 15)
也可以使用Python2.4的装饰器语法:
@cache_page(60 * 15) def my_view(request): # ...
cache_page 只接受一个参数: 以秒计的缓存超时时间。 在前例中, “my_view()” 视图的结果将被缓存 15 分钟。 (注意: 为了提高可读性,该参数被书写为 60 * 15 。 60 * 15 将被计算为 900 ,也就是说15 分钟乘以每分钟 60 秒。)
和站点缓存一样,视图缓存与 URL 无关。 如果多个 URL 指向同一视图,每个视图将会分别缓存。 继续 my_view 范例,如果 URLconf 如下所示:
urlpatterns = ('', (r'^foo/(\d{1,2})/$', my_view), )
那么正如你所期待的那样,发送到 /foo/1/ 和 /foo/23/ 的请求将会分别缓存。 但一旦发出了特定的请求(如: /foo/23/ ),之后再度发出的指向该 URL 的请求将使用缓存。

Python适合数据科学、Web开发和自动化任务,而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。 Python以简洁和强大的生态系统着称,C 则以高性能和底层控制能力闻名。

2小时内可以学会Python的基本编程概念和技能。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制流(条件语句和循环),3.理解函数的定义和使用,4.通过简单示例和代码片段快速上手Python编程。

Python在web开发、数据科学、机器学习、自动化和脚本编写等领域有广泛应用。1)在web开发中,Django和Flask框架简化了开发过程。2)数据科学和机器学习领域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow库提供了强大支持。3)自动化和脚本编写方面,Python适用于自动化测试和系统管理等任务。

两小时内可以学到Python的基础知识。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制结构如if语句和循环,3.了解函数的定义和使用。这些将帮助你开始编写简单的Python程序。

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