Кэширование помогает снизить нагрузку на сервер. Достигается такой эффект путем сохранения результатов часто повторяющихся операций и предоставления клиентам уже готовых ответов.
Например, вместо того чтобы каждый раз извлекать редко меняющиеся данные из таблиц базы данных, вы можете извлечь их один раз и сохранить значения в оперативной памяти. В дальнейшем вы сможете обращаться за данными к ОЗУ, откуда можно получить их гораздо быстрее, чем из базы данных на жестком диске. При изменении значений, сохраненных в кэше, система очищает кэш и заново извлекает эти значения из базы данных для будущих запросов.
Кэш может создаваться для разных уровней стека.
Memcached — распространенная система кэширования в оперативной памяти.
Redis — это хранилище данных в памяти в виде словаря (с парами ключей и их значений). При помощи таких библиотек как django-redis-cache и django-redis легко настраивается для реализации кэширования.
Pydantic - это мощная библиотека проверки данных и управления настройками для Python, созданная для повышения…
Python предлагает набор библиотек, удовлетворяющих различные потребности в визуализации, будь то академические исследования, бизнес-аналитика или…
В Python для представления данных в двоичной форме можно использовать байты. Из этой статьи вы…
В этой статье рассказывается о том, что такое Werkzeug и как Flask использует его для…
При работе с датами часто возникает необходимость прибавлять к дате или вычитать из нее различные…
В этом руководстве мы рассмотрим, как добавить социальную аутентификацию с помощью GitHub и Google в…