Ubuntu Python配置中如何使用缓存

Ubuntu 下 Python 缓存使用指南

一 场景与方案总览

• 包安装加速：使用 pip 缓存与镜像源，显著缩短依赖安装时间。
• 应用数据缓存：在 Django 中使用 Redis 作为缓存后端，适合视图、查询结果、会话等高并发读场景。
• HTTP 调用缓存：对外部 API 使用 requests-cache 或将 Nginx 作为反向代理进行响应缓存。
• 内存键值缓存：使用 Memcached 做进程外共享缓存，适合简单 KV、计数器等。

二 包安装加速

• 配置 pip 镜像源（示例为清华源），创建或编辑配置文件 ~/.pip/pip.conf：

  [global]
  index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
  

• 启用 HTTP 代理（如需要）：

  export http_proxy=http://127.0.0.1:7890
  export https_proxy=http://127.0.0.1:7890
  

• 升级并验证：

  pip install -U pip
  pip config list
  

• 说明：新版 pip 默认启用下载缓存目录（无需再设置环境变量），命中缓存将直接复用本地包文件，提高重复安装速度。

三 Django 使用 Redis 缓存

• 安装组件（Ubuntu）：

  sudo apt-get update
  sudo apt-get install redis-server
  pip install django-redis
  

• 配置 settings.py：

  CACHES = {
  
      "default": {
  
          "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
          "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379/0",
          "OPTIONS": {
  
              "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
              # 可按需开启： "PASSWORD": "yourpassword",
              # "SOCKET_CONNECT_TIMEOUT": 5,
          }
  
      }
  
  }
  
  # 可选：将 session 存入 Redis
  SESSION_ENGINE = "django.contrib.sessions.backends.cache"
  SESSION_CACHE_ALIAS = "default"
  

• 使用示例（函数/查询缓存，TTL 3600 秒）：

  from django.core.cache import cache
  
  def expensive_computation():
      # ... 耗时计算
      return result
  
  key = "expensive_result"
  result = cache.get(key)
  if result is None:
      result = expensive_computation()
      cache.set(key, result, timeout=3600)  # 1小时
  

• 要点：django-redis 提供与 Django 缓存 API 的无缝集成，支持 Redis 的高可用与可扩展性，适合生产环境。

四 HTTP 调用与反向代理缓存

• 使用 requests-cache 缓存 API 响应（示例 3600 秒）：

  pip install requests requests-cache
  

  import requests_cache
  
  requests_cache.install_cache('api_cache', expire_after=3600)  # 缓存1小时
  
  resp = requests.get('https://api.example.com/data')
  print(resp.json())
  

• 使用 Nginx 作为反向代理缓存（示例配置片段）：

  http {
      
      proxy_cache_path /var/cache/nginx levels=1:2 keys_zone=my_cache:10m max_size=1g inactive=60m;
  
  
      server {
      
          listen 80;
      
          server_name example.com;
  
  
          location /api/ {
      
              proxy_pass https://backend_api/;
      
              proxy_cache my_cache;
      
              proxy_cache_valid 200 302 10m;
      
              proxy_cache_valid 404      1m;
  
          }
  
      }
  
  }
      
  

• 说明：前者在 Python 进程内透明缓存，后者在 网关层统一缓存，适合降低后端负载与提升响应速度。

五 使用 Memcached 做内存缓存

• 安装与启动（Ubuntu）：

  sudo apt-get install memcached
  sudo systemctl enable --now memcached
  

• Python 客户端示例（使用 python-memcached）：

  import memcache
  
  mc = memcache.Client(['127.0.0.1:11211'], debug=False)
  mc.set("some_key", "some_value", time=3600)  # 1小时
  value = mc.get("some_key")
  

• 要点：Memcached 是分布式内存对象缓存系统，适合简单 KV、计数器、会话存储等；在生产中常配合应用服务器多实例共享热点数据。

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