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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