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ContentType

　　场景需求：比方说我们现有两种商品，但是他们对应着一个价格策略表，为了防止数据库的浪费，我们在价格策略中加入一个表名字段，一个表明对应的id字段，这样的设计既优化了数据库，还不怕商品的增加，若再增加一个商品我们只需要再增加一个表就好，但是这样查询起来就很不方便，需要写大量的查询语句，所以ContentType就帮助我们来搞定这些事情。

Models:

　　GenericForeignKey():需要传参ct_field='content_type'、fk_field='object_id'（ct_field需要传入一个queryset对象，fk_field对应属性值）

　　GenericRelation():对应GenericForeignKey所属的表，然后写上fk_field、ct_field对应的字段名

from django.db import models
from django.contrib.contenttypes.fields import GenericForeignKey, GenericRelation
from django.contrib.contenttypes.models import ContentType

# Create your models here.

class PT_Course(models.Model):
    id = models.AutoField(primary_key=True)
    name = models.CharField(max_length=32)
    # to, object_id_field='object_id', content_type_field='content_type',
    PricePolicy_obj = GenericRelation('PricePolicy', 'table_id', 'table_name')

    def __str__(self):
        return self.name

class SF_Course(models.Model):
    id = models.AutoField(primary_key=True)
    name = models.CharField(max_length=32)
    PricePolicy_obj = GenericRelation('PricePolicy', 'table_id', 'table_name')

    def __str__(self):
        return self.name

class PricePolicy(models.Model):
    id = models.AutoField(primary_key=True)
    price = models.DecimalField(max_digits=6, decimal_places=2)
    table_name = models.ForeignKey(to=ContentType, null=True)
    table_id = models.CharField(max_length=32, null=True)
    Course_obj = GenericForeignKey('table_name', 'table_id')

Views:

from django.shortcuts import render, HttpResponse
from rest_framework.views import APIView
from django.contrib.contenttypes.models import ContentType
from app01 import models

class look(APIView):
    def get(self, request):
        # 插入数据
        course = models.PT_Course.objects.filter(name='pt4').first()
        table_name = ContentType.objects.get(model='pt_course')
        # table_name = models.ForeignKey(to=ContentType, null=True):这个字段传入的必须是一个contentType对象
        models.PricePolicy.objects.create(price=0.1, table_name=table_name, table_id=course.id)

        # 第二种方式插入数据
        obj = models.PT_Course.objects.get(pk=3)
        # Course_obj 为GenericForeignKey的字段名
        models.PricePolicy.objects.create(price=5.20, Course_obj=obj)

        # 取出数据
        prices = models.PricePolicy.objects.all()
        for price in prices:
            print(price.table_name.model)
            print(price.table_id)

        return HttpResponse('hello')

Django缓存机制

　　缓存介绍：

　　　　在动态网站中，用户的所有请求，服务器都会去数据库中进行相应的增删改查，渲染模板，执行业务逻辑，最后生成用户看到的页面。

　　　　当一个网站的用户访问量很大的时候，每一次的后台操作，都会消耗很多的服务端资源，所以必须使用缓存来减轻后端服务的压力。

　　　　缓存是将一些常用的数据保存到内存或者memcahce中，在一定的时间内有人来访问这些数据时，则不再去执行数据库及渲染操作，而是直接从内存或memcache的缓存中去取得数据，然后返回用户。

　　Django的6中缓存方式：

　　　　开发调试缓存

　　　　内存缓存

　　　　文件缓存

　　　　数据库缓存

　　　　Memcache缓存(使用python-memcached模块)

　　　　Memcache缓存(使用pylibmc模块)

　　　　　注：经常使用的有文件缓存和Memcache缓存

　　　开发调试(此模式为开发调试使用,实际上不执行任何操作)

　　　　settings.py文件配置　　

CACHES = {
 'default': {
  'BACKEND': 'django.core.cache.backends.dummy.DummyCache',  # 缓存后台使用的引擎
  'TIMEOUT': 300,            # 缓存超时时间（默认300秒，None表示永不过期，0表示立即过期）
  'OPTIONS':{
   'MAX_ENTRIES': 300,          # 最大缓存记录的数量（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）
  },
 }
}

　　　内存缓存(将缓存内容保存至内存区域中)

　　　　　settings.py文件配置

CACHES = {
 'default': {
  'BACKEND': 'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache',  # 指定缓存使用的引擎
  'LOCATION': 'unique-snowflake',         # 写在内存中的变量的唯一值
  'TIMEOUT':300,             # 缓存超时时间(默认为300秒,None表示永不过期)
  'OPTIONS':{
   'MAX_ENTRIES': 300,           # 最大缓存记录的数量（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）
  }
 }
}

　　　文件缓存(把缓存数据存储在文件中)

　　　　settings.py文件配置

CACHES = {
 'default': {
  'BACKEND': 'django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache', #指定缓存使用的引擎
  'LOCATION': '/var/tmp/django_cache',        #指定缓存的路径
  'TIMEOUT':300,              #缓存超时时间(默认为300秒,None表示永不过期)
  'OPTIONS':{
   'MAX_ENTRIES': 300,            # 最大缓存记录的数量（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）
  }
 }
}

　　　数据库缓存(把缓存数据存储在数据库中)

　　　　settings.py文件配置

CACHES = {
 'default': {
  'BACKEND': 'django.core.cache.backends.db.DatabaseCache',  # 指定缓存使用的引擎
  'LOCATION': 'cache_table',          # 数据库表
  'OPTIONS':{
   'MAX_ENTRIES': 300,           # 最大缓存记录的数量（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）
  }
 }
}

　　　　注意,创建缓存的数据库表使用的语句:

python manage.py createcachetable

　　　Memcache缓存(使用python-memcached模块连接memcache)

　　　　Memcached是Django原生支持的缓存系统.要使用Memcached,需要下载Memcached的支持库python-memcached或pylibmc.

　　　　settings.py文件配置

CACHES = {
 'default': {
  'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.MemcachedCache', # 指定缓存使用的引擎
  'LOCATION': '192.168.10.100:11211',         # 指定Memcache缓存服务器的IP地址和端口
  'OPTIONS':{
   'MAX_ENTRIES': 300,            # 最大缓存记录的数量（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）
  }
 }
}

　　　　LOCATION也可以配置成如下:

'LOCATION': 'unix:/tmp/memcached.sock',   # 指定局域网内的主机名加socket套接字为Memcache缓存服务器
'LOCATION': [         # 指定一台或多台其他主机ip地址加端口为Memcache缓存服务器
 '192.168.10.100:11211',
 '192.168.10.101:11211',
 '192.168.10.102:11211',
]

　　　Memcache缓存(使用pylibmc模块连接memcache)

settings.py文件配置
 CACHES = {
  'default': {
   'BACKEND': 'django.core.cache.backends.memcached.PyLibMCCache',  # 指定缓存使用的引擎
   'LOCATION':'192.168.10.100:11211',         # 指定本机的11211端口为Memcache缓存服务器
   'OPTIONS':{
    'MAX_ENTRIES': 300,            # 最大缓存记录的数量（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）
   },
  }
 }

　　　　LOCATION也可以配置成如下:

'LOCATION': '/tmp/memcached.sock',  # 指定某个路径为缓存目录
'LOCATION': [       # 分布式缓存,在多台服务器上运行Memcached进程,程序会把多台服务器当作一个单独的缓存,而不会在每台服务器上复制缓存值
 '192.168.10.100:11211',
 '192.168.10.101:11211',
 '192.168.10.102:11211',
]

　　　　Memcached是基于内存的缓存,数据存储在内存中.所以如果服务器死机的话,数据就会丢失,所以Memcached一般与其他缓存配合使用