缓存操作(Cacheops)技术文档
2024-12-25 15:03:43作者:宣聪麟
1. 安装指南
要安装 Cacheops,可以使用 pip 工具。以下是安装命令:
pip install django-cacheops
如果您希望直接从 GitHub 安装最新版本,可以使用以下命令:
pip install git+https://github.com/Suor/django-cacheops.git@master
2. 项目使用说明
Cacheops 是一个功能强大的应用,支持自动或手动查询集缓存,以及基于事件的细粒度自动失效。它使用 Redis 作为 ORM 缓存的后端,同时也支持使用 Redis 或文件系统进行简单的时间失效。
Cacheops 提供以下特性:
- 装饰器,用于缓存任何用户函数或视图作为查询集或按时间缓存。
- 对 Django 和 Jinja2 模板的扩展。
- 透明的事务支持。
- 防止狗堆(dog-pile)的机制。
- 一些使 Django 运行更快的技巧。
3. 项目API使用文档
以下是一些 Cacheops 的基本使用方法:
自动缓存
自动缓存是通过配置来实现的。例如,以下配置将对 User.objects.get() 的调用自动缓存 15 分钟:
CACHEOPS = {
'auth.user': {'ops': 'get', 'timeout': 60*15},
}
手动缓存
可以通过调用查询集的 .cache() 方法来强制使用缓存:
Article.objects.filter(tag=2).cache()
您还可以指定要缓存的操作,例如:
qs = Article.objects.filter(tag=2).cache(ops=['count'])
函数缓存
可以使用 cached_as 装饰器来缓存函数的结果:
from cacheops import cached_as
@cached_as(Article, timeout=120)
def article_stats():
# ...
视图缓存
视图可以通过 cached_view_as 装饰器来缓存:
from cacheops import cached_view_as
@cached_view_as(News)
def news_index(request):
# ...
4. 项目安装方式
除了使用 pip 安装外,您还需要在 Django 项目的 INSTALLED_APPS 中添加 cacheops:
INSTALLED_APPS = [
# ...
'cacheops',
]
接着配置 Redis 连接,为需要的模型启用缓存:
CACHEOPS_REDIS = {
'host': 'localhost',
'port': 6379,
'db': 1,
}
以上即为 Cacheops 的技术文档概览,更多详细配置和使用方法请参考项目官方文档。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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 StartedRust0199
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
32
16
暂无描述
Dockerfile
770
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++
692
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
728
905
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
1.93 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
265