本文实例讲述了使用Flask-Cache缓存实现给Flask提速的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
Django里面可以很方便的应用缓存,那Flask里面没准备这么周全怎么办?自己造轮子么?不用的,前人种树后人乘凉,我们有Flask-Cache,用起来和Django里面一样方便哦!
1.安装
pip install Flask-Cache
2.配置
以我的zhihu项目(源码)为例:
在config.py里面,设置simple缓存类型,也可以用第三方的redis之类的,和Django一样,装好redis改下设置就行
class Config: #省略 CACHE_TYPE = 'simple'
在app/init.py里面
from flask_cache import Cache #缓存 cache = Cache() def create_app(config_name): app = Flask(__name__) #此处省略若干字 cache.init_app(app) #工厂函数返回创建的程序示例 return app
3.应用
在views.py里面
from .. import db, cache from . import main from ..decorators import admin_required, permission_required @main.route('/', methods=['GET','POST']) @cache.cached(timeout=300,key_prefix='index')#设置一个key_prefix来作为标记,然后,在内容更新的函数里面调用cache.delete('index')来删除缓存来保证用户访问到的内容是最新的 def index(): print("命令行里显示我就是调用这个函数了没走缓存,不显示我就是直接走缓存没吊用函数") # 省略 return render_template('index4.html', form=form, posts=posts,show_followed=show_followed, pagination=pagination)
执行一遍,看看有没有print
输出,就可以看到缓存是否生效
4.清除缓存
第一种方法就是设置过期时间自动清除,可以在 Flask 的config里面加上配置项:
CACHE_DEFAULT_TIMEOUT 或者装饰器加参数timeout=50
。
第二种方法就是主动删除,比如@cache.cached(timeout=300,key_prefix='index')
设置好了缓存,删除的时候用cache.delete('index')
即可
@main.route('/askquestion', methods=['GET','POST']) @login_required def askquestion(): #提问题写入数据库操作省略 cache.delete('index')#删除缓存 return render_template('askquestion.html', form=form, posts=posts,show_followed=show_followed, pagination=pagination)
就像上面如果没设置key的话,默认的key_prefix='view/%s'
,这个%s
就是请求的路径request.path
,所以如果用@cache.cached(timeout=300)
建立缓存就可以用cache.delete('view//')
来清除缓存了,请求路径有的函数没有,最好设置key来搞
还有一种清除所有缓存的cache.clear()
希望本文所述对大家基于Flask框架的Python程序设计有所帮助。
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
- 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[320K/MP3][105.02MB]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
- 雷婷《梦里蓝天HQⅡ》 2023头版限量编号低速原抓[WAV+CUE][463M]
- 群星《2024好听新歌42》AI调整音效【WAV分轨】
- 王思雨-《思念陪着鸿雁飞》WAV
- 王思雨《喜马拉雅HQ》头版限量编号[WAV+CUE]
- 李健《无时无刻》[WAV+CUE][590M]
- 陈奕迅《酝酿》[WAV分轨][502M]
- 卓依婷《化蝶》2CD[WAV+CUE][1.1G]
- 群星《吉他王(黑胶CD)》[WAV+CUE]
- 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
- 发烧珍品《数位CD音响测试-动向效果(九)》【WAV+CUE】
- 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
- 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]