Django进阶之旅
1.django-debug-toolbar
介绍
django-debug-toolbar 是一组可配置的面板，可显示有关当前请求/响应的各种调试信息，并在单击时显示有关面板内容的更多详细信息。返回HttpResponse时会失效。安装：
pip3 install django-debug-toolbar
settings.py文件中：
#将 debug_toolbar 添加到 INSTALL_APPS 中 INSTALLED_APPS = [ ‘debug_toolbar‘, ] #如果是本机调试，还在将127.0.0.1加入 INTERNAL_IPS INTERNAL_IPS = ("127.0.0.1",) #在中间件中加入DebugToolbarMiddleware MIDDLEWARE = [ ‘debug_toolbar.middleware.DebugToolbarMiddleware‘, ] #配置jQuery的URL #django-debug-toolbar 默认使用的是Google的地址，默认配置如下： JQUERY_URL = ‘//ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/2.2.4/jquery.min.js‘ #国内用不了的话可以在settings.py中配置一下，例如（我这里特意选用了和原作者相同版本的jQuery）： DEBUG_TOOLBAR_CONFIG = { "JQUERY_URL": ‘//cdn.bootcss.com/jquery/2.2.4/jquery.min.js‘, }urls.py中添加：
from django.conf import settings # 开发环境使用， if settings.DEBUG: import debug_toolbar urlpatterns = [ url(r‘^__debug__/‘, include(debug_toolbar.urls)), ] + urlpatterns
此时再打开自己的模板页面，就会发现右边多了一栏工具。
2. 缓存
- 由于Django是动态网站，所有每次请求均会去数据进行相应的操作，当程序访问量大时，耗时必然会更加明显，最简单解决方式是使用：缓存，缓存将一个某个views的返回值保存至内存或者memcache中，5分钟内再有人来访问时，则不再去执行view中的操作，而是直接从内存或者memcache中之前缓存的内容拿到，并返回。
- Django中提供了6种缓存方式：
- 开发调试
- 内存
- 文件
- 数据库
- Memcache缓存(python-memcached模式)
- Memcache缓存(pylibmc模块)
2.1 开发调试
开发调试--->起到占位作用，本身不具备缓存。等上线之后更改配置即可使用
不做任何缓存。咦？不做任何缓存？没听错吧，那干嘛要用它呢？
因为是开发调试模式，在本地进行调试，调试过程中，所有的相关缓存配置都需要加上，但是自己调试时候不需要加配置(效果半小时失效，不能干等半个小时看效果吧)，要实时看结果。先起到占位作用，等到上线，再改配置就可以使用了。
实际配置代码：
settings.py文件中添加：
# 此为开始调试用，实际内部不做任何操作 # 配置： CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.dummy.DummyCache‘, # 引擎 ‘TIMEOUT‘: 300, # 缓存超时时间（默认300，None表示永不过期，0表示立即过期） ‘OPTIONS‘:{ ‘MAX_ENTRIES‘: 300, # 最大缓存个数（默认300） ‘CULL_FREQUENCY‘: 3, # 缓存到达最大个数之后，剔除缓存个数的比例，即：1/CULL_FREQUENCY（默认3） }, ‘KEY_PREFIX‘: ‘‘, # 缓存key的前缀（默认空） ‘VERSION‘: 1, # 缓存key的版本（默认1） ‘KEY_FUNCTION‘ 函数名 # 生成key的函数（默认函数会生成为：【前缀:版本:key】） } } # 自定义key def default_key_func(key, key_prefix, version): """ Default function to generate keys. Constructs the key used by all other methods. By default it prepends the `key_prefix‘. KEY_FUNCTION can be used to specify an alternate function with custom key making behavior. """ return ‘%s:%s:%s‘ % (key_prefix, version, key) def get_key_func(key_func): """ Function to decide which key function to use. Defaults to ``default_key_func``. """ if key_func is not None: if callable(key_func): return key_func else: return import_string(key_func) return default_key_func
2.2 基于内存做缓存
settings.py
# 此缓存将内容保存至内存的变量中 # 配置： CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache‘, ‘LOCATION‘: ‘unique-snowflake‘, ‘TIMEOUT‘: 300, # 缓存超时时间（默认300，None表示永不过期，0表示立即过期） ‘OPTIONS‘:{ ‘MAX_ENTRIES‘: 300, # 最大缓存个数（默认300） ‘CULL_FREQUENCY‘: 3, # 缓存到达最大个数之后，剔除缓存个数的比例，即：1/CULL_FREQUENCY（默认3） }, } } # 注：其他配置同开发调试版本views.py(需要加缓存的视图函数文件)
# 给视图加缓存 from django.views.decorators.cache import cache_page @cache_page(5) # 装饰器cache_timeout=5表示缓存超时时间5秒 def student_list(request): students = models.Student.objects.all() print("打印代表没缓存") return render(request,‘stu.html‘,{"students":students}) #5秒内除了第一次，多次访问是没有打印结果，代表不走缓存
2.3 基于文件进行缓存的配置
settings.py
CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache‘, ‘LOCATION‘: ‘G:\homework\day复习篇\day121Django\缓存\cache‘, ‘TIMEOUT‘: 300, # 缓存超时时间（默认300，None表示永不过期，0表示立即过期） ‘OPTIONS‘:{ ‘MAX_ENTRIES‘: 300, # 最大缓存个数（默认300） ‘CULL_FREQUENCY‘: 3, # 缓存到达最大个数之后，剔除缓存个数的比例，即：1/CULL_FREQUENCY（默认3） }, } } #只是更改了‘BACKEND‘ :‘django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache‘ #‘LOCATION‘ 文件存储位置。生成 .djcache后缀文件
2.4 基于数据库进行缓存的配置
settings.py：
CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.db.DatabaseCache‘, ‘LOCATION‘: ‘my_cache_table‘, ‘TIMEOUT‘: 300, # 缓存超时时间（默认300，None表示永不过期，0表示立即过期） ‘OPTIONS‘:{ ‘MAX_ENTRIES‘: 300, # 最大缓存个数（默认300） ‘CULL_FREQUENCY‘: 3, # 缓存到达最大个数之后，剔除缓存个数的比例，即：1/CULL_FREQUENCY（默认3） }, } }Terminal执行命令：
python3 manage.py createcachetable # 生成表：表字段cache_key,value,expires
2.5 基于Memcache进行缓存的配置（python-memcached模块）
settings.py
# 以下3种模式可选择（任选其一即可） # ip端口访问 CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache‘, ‘LOCATION‘: ‘127.0.0.1:11211‘, } } # 建立socket访问 CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache‘, ‘LOCATION‘: ‘unix:/tmp/memcached.sock‘, } } # 多个缓存ip和端口，类似分布式 CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache‘, ‘LOCATION‘: [ ‘172.19.26.240:11211‘, ‘172.19.26.242:11211‘, ] } }
2.6 基于Memcache进行缓存的配置（pylibmc模块）
settings.py
# 以下3种模式可选择（任选其一即可） # ip端口访问 CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache‘, ‘LOCATION‘: ‘127.0.0.1:11211‘, } } # 建立socket访问 CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache‘, ‘LOCATION‘: ‘/tmp/memcached.sock‘, } } # 多个缓存ip和端口，类似分布式 CACHES = { ‘default‘: { ‘BACKEND‘: ‘django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache‘, ‘LOCATION‘: [ ‘192.168.26.240:11211‘, ‘192.168.26.242:11211‘, ] } }
2.7 全站使用缓存
使用中间件，经过一系列的认证等操作，如果内容在缓存中存在，则使用FetchFromCacheMiddleware获取内容并返回给用户，当返回给用户之前，判断缓存中是否已经存在，如果不存在则UpdateCacheMiddleware会将缓存保存至缓存，从而实现全站缓存。
MIDDLEWARE = [ ‘django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware‘,#最上面 # 其他中间件... ‘django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware‘,#最下面 ] #只是添加2个中间件UpdateCacheMiddleware作用是更新缓存，FetchFromCacheMiddleware从缓存中获取数据 CACHE_MIDDLEWARE_ALIAS = "" CACHE_MIDDLEWARE_SECONDS = "" CACHE_MIDDLEWARE_KEY_PREFIX = ""
2.8 局部模板使用缓存
指的是页面返回数据，因为页面有些数据要实时看，有些不需要实时更新的。给不经常发生变化的加上缓存。
views.py
import time from django.shortcuts import render from app01 import models def student_list(request): students = models.Student.objects.all() print("打印代表没缓存") now = time.time() return render(request,‘stu.html‘,{"students":students,"now":now}) # 往模版传入时间模版
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> </head> <body> <ul> {% for student in students %} <li>{{ student.name }}</li> {% endfor %} </ul> {# 实时更新 时间#} {{ now }} <br> {# 导入缓存#} {% load cache %} {# 设置缓存 5秒 更新一次，必须还有设置一个key #} {% cache 5 ‘keys‘%} 缓存{{ now }}{# 内部代码5秒更新一次 #} {% endcache %} </body> </html>
2.9 django-redis配置
django本身不支持redis做缓存，我们通过django-redis
django-redis 中文文档地址： https://django-redis-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/
下载（Terminal执行命令）
pip install django-redis
settings文件中：
CACHES = { "default": { "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache", #1为redis 的 1号库 "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379/1", "OPTIONS": { "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient", } } }
2.10 作为 session backend 使用配置
Django 默认可以使用任何 cache backend 作为 session backend, 将 django-redis 作为 session 储存后端不用安装任何额外的 backend。
SESSION_ENGINE = "django.contrib.sessions.backends.cache" SESSION_CACHE_ALIAS = "default"
3. 信号
Django中提供了“信号调度”，用于在框架执行操作时解耦。通俗来讲，就是一些动作发生的时候，信号允许特定的发送者去提醒一些接受者。
应用：比如插入数据到数据库，插入之前写日志，插入之后写日志。
Model signals pre_init # django的model执行其构造方法前，自动触发 post_init # django的model执行其构造方法后，自动触发 pre_save # django的model对象保存前，自动触发 post_save # django的model对象保存后，自动触发 pre_delete # django的model对象删除前，自动触发 post_delete # django的model对象删除后，自动触发 m2m_changed # django的model中使用m2m字段操作第三张表（add,remove,clear）前后，自动触发 class_prepared # 程序启动时，检测已注册的app中modal类，对于每一个类，自动触发 Management signals pre_migrate # 执行migrate命令前，自动触发 post_migrate # 执行migrate命令后，自动触发 Request/response signals request_started # 请求到来前，自动触发 request_finished # 请求结束后，自动触发 got_request_exception # 请求异常后，自动触发 Test signals setting_changed # 使用test测试修改配置文件时，自动触发 template_rendered # 使用test测试渲染模板时，自动触发 Database Wrappers connection_created # 创建数据库连接时，自动触发
3.1 信号用法一：
对于Django内置的信号，仅需注册指定信号，当程序执行相应操作时，自动触发注册函数，注册信号，写入与project同名的文件夹下的
__init__.py文件中，也是换数据库引擎的地方。这里拿post_save举例__init__.py# post_save:django的model对象保存后，自动触发 from django.db.models.signals import post_save def callback(sender,**kwargs): print("执行post_save信号") print(sender,kwargs) post_save.connect(callback)#信号连接，并调用回调函数views.py
def student_list(request): students = models.Student.objects.all() print(students) models.Student.objects.create(name=‘xxoo‘)#创建一个对象，用于触发信号 return render(request,‘stu.html‘,{"students":students})
3.2 信号用法二：
通过装饰器receiver,也可以添加多个信号
from django.db.models.signals import post_save from django.dispatch import receiver @receiver(post_save)# django的model对象保存后，自动触发 def callback(sender,**kwargs): print("执行post_save信号") print(sender,kwargs) post_save.connect(callback) @receiver(pre_save)# django的model对象保存前，自动触发 def callback2(sender,**kwargs): print("执行pre_save信号") print(sender,kwargs) pre_save.connect(callback2)
3.3 自定义信号：
在一个py文件定义信号！例如：sign.py
import django.dispatch pizza_done = django.dispatch.Signal(providing_args=["toppings", "size"])#toppings,size自己定义字段
在
__init__.py中注册信号from sign import pizza_done def callback(sender, **kwargs): print("callback") print(sender, kwargs) pizza_done.connect(callback) #触发后打印结果： callback seven {‘signal‘: <django.dispatch.dispatcher.Signal object at 0x000001BCD6D82B38>, ‘toppings‘: 123, ‘size‘: 456}在视图函数触发信号，由于内置信号的触发者已经集成到Django中，所以其会自动调用，而对于自定义信号则需要开发者在任意位置触发。
from django.shortcuts import render from app01 import models from sig import pizza_done def student_list(request): students = models.Student.objects.all() pizza_done.send(sender=‘seven‘, toppings=123, size=456)#给sig中定义的字段传值，发起信号者赋值 return render(request,‘stu.html‘,{"students":students})另外：
触发信号：如果在视图函数写函数，当代码取消则功能失效，不方便。如果单独写函数，虽然添加信号会繁琐，但不用这个功能时，取消就方便许多。
4. orm性能相关
尽量不用对象进行查询，多用values
select_related(‘关联外键字段‘) 连表查询 用于多对一，一对一
prefetch_related(‘关联外键字段‘) 子表查询 用于多对一，多对多
只要返回某个字段。只是查某些字段 only(‘name‘)
排除某些字段，defer("name")
QuerySet特性
尽量不查对象，会跨表或多语句查询，用values直接取字段值，跨表一条语句，且结果为字典
查询指定字段值时，尽量不用对象，而使用values直接取值，例如：
def index(request): ret = models.Student.objects.all() #获取所有对象 for i in ret: print(i.name,i.classname) #这里要跨表查询对象的外键关联数据值时，orm会每一个对象都发一次sql查询，效率降低 return render(request,‘index.html‘,{‘students‘:ret,}) # 核心问题是我们通过对象点出来外键关联属性，我们可以不用all查询对象，而是用values直接获取到我们要的属性和值： def index(request): ret = models.Student.objects.values(‘name‘,‘classname‘) #获取所有数据 for i in ret: print(i[name],i[classname]) #这里values得到的是字典，字典取值即可，此时orm会只发一次sql做了一次连表查询，效率高 return render(request,‘index.html‘,{‘students‘:ret,})对象查询时， 一对一、多对一获取关联对象时，使用select_related(‘外键字段’) 使多条语句sql合并为一条链表查询sql：
ret = models.Student.objects.all().select_related(‘classes‘) # 这条语句会在查询对象时，通过使用外键，仍能连表查询，效率提高
对象查询时，多对一多对多时使用prefetch_related(’外键‘)，把多条sql合并使用子查询，减少查询次数：
ret = models.Student.objects.all().prefetch_related(‘classes‘)
当对象查询指定字段值时，在orm后添加.only(‘指定字段’)，得到的仍然是对象，与value不同的是value得到的是字典：
ret = models.Student.objects.all().only(‘name‘)
当对象查询排除指定字段时，在orm后添加.defer(‘指定字段’)，得到的仍然是对象，与value不同的是value得到的是字典：
ret = models.Student.objects.all().defer(‘name‘)
query_set特性
只有在使用时才会查询数据库，而不是遇到查询语句就执行，比如html对象页面渲染