# Django settings 中 cache 默认为
 
{ 'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache',
    }
}
 
 
# 也就是默认利用本地的内存来当缓存，速度很快。当然可能出来内存不够用的情况，其它的一些内建可用的 Backends 有
 
'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache'
'django.core.cache.backends.dummy.DummyCache'
'django.core.cache.backends.db.DatabaseCache'
'django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache'
'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache'
'django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache'

# 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

# 利用数据库来缓存，利用命令创建相应的表：python manage.py createcachetable cache_table_name

CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.db.DatabaseCache',
        'LOCATION': 'cache_table_name',
        'TIMEOUT': 600,
        'OPTIONS': {
            'MAX_ENTRIES': 2000
        }
    }
}

# 利用文件系统来缓存：
CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache',
        'LOCATION': '/var/tmp/django_cache',
        'TIMEOUT': 600,
        'OPTIONS': {
            'MAX_ENTRIES': 1000
        }
    }
}

# 此缓存使用python-memcached模块连接memcache

    CACHES = {
        'default': {
            'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',
            'LOCATION': '127.0.0.1:11211',
        }
    }

    CACHES = {
        'default': {
            'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',
            'LOCATION': 'unix:/tmp/memcached.sock',
        }
    }   

    CACHES = {
        'default': {
            'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache',
            'LOCATION': [
                '172.19.26.240:11211',
                '172.19.26.242:11211',
            ]
        }
    }

# 此缓存使用pylibmc模块连接memcache
    
    CACHES = {
        'default': {
            'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache',
            'LOCATION': '127.0.0.1:11211',
        }
    }

    CACHES = {
        'default': {
            'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache',
            'LOCATION': '/tmp/memcached.sock',
        }
    }   

    CACHES = {
        'default': {
            'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache',
            'LOCATION': [
                '172.19.26.240:11211',
                '172.19.26.242:11211',
            ]
        }
    }

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',
        # 其他中间件...
        'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware',
    ]

    CACHE_MIDDLEWARE_ALIAS = ""
    CACHE_MIDDLEWARE_SECONDS = ""
    CACHE_MIDDLEWARE_KEY_PREFIX = ""

方式一：
        from django.views.decorators.cache import cache_page

        @cache_page(60 * 15)
        def my_view(request):
            ...

    方式二：
        from django.views.decorators.cache import cache_page

        urlpatterns = [
            url(r'^foo/([0-9]{1,2})/$', cache_page(60 * 15)(my_view)),
        ]

1. 引入TemplateTag

        {% load cache %}

   2. 使用缓存

        {% cache 5000 缓存key %}
            缓存内容
        {% endcache %}

# 一般来说我们用 Django 来搭建一个网站，要用到数据库等。

from django.shortcuts import render
def index(request):
    # 读取数据库等 并渲染到网页
    # 数据库获取的结果保存到 queryset 中
    return render(request, 'index.html', {'queryset':queryset})
# 像这样每次访问都要读取数据库，一般的小网站没什么问题，当访问量非常大的时候，就会有很多次的数据库查询，肯定会造成访问速度变慢，服务器资源占用较多等问题。

#------------------------------------------
#------------------------------------------

from django.shortcuts import render
from django.views.decorators.cache import cache_page
 
@cache_page(60 * 15) # 秒数，这里指缓存 15 分钟，不直接写900是为了提高可读性
def index(request):
    # 读取数据库等 并渲染到网页
    return render(request, 'index.html', {'queryset':queryset})
# 当使用了cache后，访问情况变成了如下：


# 访问一个网址时, 尝试从 cache 中找有没有缓存内容
# 如果网页在缓存中显示缓存内容，否则生成访问的页面，保存在缓存中以便下次使用，显示缓存的页面。
# given a URL, try finding that page in the cache
# if the page is in the cache:
#     return the cached page
# else:
#     generate the page
#     save the generated page in the cache (for next time)
#     return the generated page
# Memcached 是目前 Django 可用的最快的缓存