django-memcache-status 项目技术文档
2024-12-23 20:15:13作者:盛欣凯Ernestine
1. 安装指南
首先,将 memcache_status 添加到你的 INSTALLED_APPS 列表中。
INSTALLED_APPS = [
# ...
'memcache_status',
]
然后,你有两种方式来集成此应用:
- 最快捷的方式是替换你的 Django Admin 首页为 django-memcache-status 提供的页面。这将显示 memcache 统计信息在左上角。这是 django-memcache-status 在 2.0 版本之前的行为。
在项目的任何 admin.py 文件中添加以下代码:
from django.contrib import admin
admin.site.index_template = 'memcache_status/admin_index.html'
- 如果你需要手动放置统计信息,只需添加 CSS 文件并在你喜欢的任何位置包含 memcache-status 模板:
<link rel="stylesheet" href="{% static "memcache_status.css" %}"/>
{% include "memcache_status/memcache_status.html" %}
2. 项目使用说明
此应用将在你的 Django 管理界面中显示当前 memcached 实例的负载和一些统计信息。
支持的 memcached 绑定如下:
| 后端 | 支持 |
|---|---|
django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache |
√ 支持 |
django.core.cache.backends.memcached.PyMemcacheCache |
× 不支持统计 |
其他绑定可能也提供了统计功能。
3. 项目API使用文档
本项目没有直接提供的API接口。它是设计来在你的 Django 管理界面中直接使用和显示信息的。
4. 项目安装方式
本地开发
使用 Pipenv 安装并运行测试:
$ pipenv install --dev
$ pipenv run test
你可以使用 tox 测试不同版本的 Python 和 Django:
$ tox
运行后,你将在 /tmp/coverage_report/django-memcache-status 目录下看到一个覆盖率报告。
你可以使用以下命令运行一个本地服务器以查看管理界面:
$ pipenv run django-admin.py migrate
$ pipenv run django-admin.py createsuperuser
$ pipenv run django-admin.py runserver
如果要测试特定的缓存后端,可以通过环境变量定义:
$ TEST_CACHE_BACKEND=django-pylibmc pipenv run django-admin.py runserver
请注意,如果你在 OS X 上测试 pylibmc 并且遇到错误,例如 'libmemcached/memcached.h' 文件未找到,你需要手动安装 pylibmc,然后重新运行安装:
$ brew install libmemcached
$ pipenv run pip install pylibmc --install-option="--with-libmemcached=/usr/local/Cellar/libmemcached/1.0.18_2/"
$ pipenv install --dev
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0201
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0130
MiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlashMiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlash 是驱动 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed 的底层模型: FP4 量化骨干网络:对 MoE 专家采用 MXFP4 量化,同时保持模型其他部分的更高精度,在几乎无损质量的前提下,显著减小模型体积并降低内存带宽压力。 BF16 DFlash 草稿生成器:用于块扩散推测解码,每次前向传播可生成一整个块的 tokens,并让骨干网络一步完成验证。 两者协同作用,既降低了每参数的位宽,又减少了骨干网络前向传播的次数,而这两者正是万亿参数模型解码过程中的两大主要成本来源。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
AstrBot✨ 易上手的多平台 LLM 聊天机器人及开发框架 ✨ 平台支持 QQ、QQ频道、Telegram、微信、企微、飞书 | OpenAI、DeepSeek、Gemini、硅基流动、月之暗面、Ollama、OneAPI、Dify 等。附带 WebUI。Python08
handy-ollama动手学Ollama,CPU玩转大模型部署,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/Jupyter Notebook07
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
32
16
暂无描述
Dockerfile
771
5.02 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
693
1.36 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
865
1.96 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
746
926
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
461
455
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.09 K
1.12 K
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
1.94 K
199
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
3.09 K
643
本仓库是 Flutter SDK 与 Flutter Engine 的 OpenHarmony 适配版本,由 CPF-Flutter 团队维护。开发者可使用熟悉的 Flutter 技术栈开发 OpenHarmony 应用,3.35.7 及以后的适配版本可基于本仓库源码构建支持 OpenHarmony 的 Flutter Engine。
Dart
1.02 K
266