京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
浅谈Python的Django框架中的缓存控制
关于缓存剩下的问题是数据的隐私性以及在级联缓存中数据应该在何处储存的问题。通常用户将会面对两种缓存: 他或她自己的浏览器缓存(私有缓存)以及他或她的提供者缓存(公共缓存)。 公共缓存由多个用户使用,而受其他某人的控制。 这就产生了你不想遇到的敏感数据的问题,比如说你的银行账号被存储在公众缓存中。 因此,Web 应用程序需要以某种方式告诉缓存那些数据是私有的,哪些是公共的。
解决方案是标示出某个页面缓存应当是私有的。 要在 Django 中完成此项工作,可使用 cache_control 视图修饰器: 例如:
from django.views.decorators.cache import cache_control
@cache_control(private=True)
def my_view(request):
# ...
该修饰器负责在后台发送相应的 HTTP 头部。
还有一些其他方法可以控制缓存参数。 例如, HTTP 允许应用程序执行如下操作:
定义页面可以被缓存的最大时间。
指定某个缓存是否总是检查较新版本,仅当无更新时才传递所缓存内容。 (一些缓存即便在服务器页面发生变化的情况下仍然会传送所缓存的内容,只因为缓存拷贝没有过期。)
在 Django 中,可使用 cache_control 视图修饰器指定这些缓存参数。 在本例中, cache_control 告诉缓存对每次访问都重新验证缓存并在最长 3600 秒内保存所缓存版本:
from django.views.decorators.cache import cache_control
@cache_control(must_revalidate=True, max_age=3600)
def my_view(request):
# ...
在 cache_control() 中,任何合法的Cache-Control HTTP 指令都是有效的。下面是完整列表:
public=True
private=True
no_cache=True
no_transform=True
must_revalidate=True
proxy_revalidate=True
max_age=num_seconds
s_maxage=num_seconds
缓存中间件已经使用 CACHE_MIDDLEWARE_SETTINGS 设置设定了缓存头部 max-age 。 如果你在cache_control修饰器中使用了自定义的max_age,该修饰器将会取得优先权,该头部的值将被正确地被合并。
如果你想用头部完全禁掉缓存,django.views.decorators.cache.never_cache装饰器可以添加确保响应不被缓存的头部信息。 例如:
from django.views.decorators.cache import never_cache
@never_cache
def myview(request):
# ...
其他优化
Django 带有一些其它中间件可帮助您优化应用程序的性能:
django.middleware.http.ConditionalGetMiddleware 为现代浏览器增加了有条件的,基于 ETag 和 Last-Modified 头标的GET响应的相关支持。
django.middleware.gzip.GZipMiddleware 为所有现代浏览器压缩响应内容,以节省带宽和传送时间。
MIDDLEWARE_CLASSES 的顺序
如果使用缓存中间件,注意在MIDDLEWARE_CLASSES设置中正确配置。 因为缓存中间件需要知道哪些头部信息由哪些缓存区来区分。 中间件总是尽可能得想Vary响应头中添加信息。
UpdateCacheMiddleware在相应阶段运行。因为中间件是以相反顺序运行的,所有列表顶部的中间件反而last在相应阶段的最后运行。 所有,你需要确保UpdateCacheMiddleware排在任何可能往Vary头部添加信息的中间件之前。 下面的中间件模块就是这样的:
添加 Cookie 的 SessionMiddleware
添加 Accept-Encoding 的 GZipMiddleware
添加Accept-Language的LocaleMiddleware
另一方面,FetchFromCacheMiddleware在请求阶段运行,这时中间件循序执行,所以列表顶端的项目会首先执行。 FetchFromCacheMiddleware也需要在会修改Vary头部的中间件之后运行,所以FetchFromCacheMiddleware必须放在它们后面。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23