項目筆記/email/省市區地址緩存

在Django配置文件中,設置郵箱的配置信息
EMAIL_BACKEND = 'django.core.mail.backends.smtp.EmailBackend'
EMAIL_HOST = 'smtp.qq.com' #SMTP地址 例如: smtp.163.com
EMAIL_PORT = 587 #SMTP端口 例如: 25
EMAIL_HOST_USER = '851497301@qq.com' #qq的郵箱 例如: xxxxxx@163.com
EMAIL_HOST_PASSWORD = 'jkhkxegkqdsrbaig' #我的郵箱密碼 例如 xxxxxxxxx
EMAIL_SUBJECT_PREFIX = u'django' #為郵件Subject-line前綴,默認是'[django]'
EMAIL_USE_TLS = True #與SMTP服務器通信時,是否啟動TLS鏈接(安全鏈接)。默認是false
DEFAULT_FROM_EMAIL = EMAIL_HOST_USER

使用Django提供的模塊發送郵件,在django.core.mail模塊提供了send_mail來發送郵件。
send_mail(subject, message, from_email, recipient_list,html_message=None)
subject 郵件標題
message 普通郵件正文, 普通字符串
from_email 發件人
recipient_list 收件人列表
html_message 多媒體郵件正文,可以是html字符串
例如:
msg='<a target="_blank">點擊激活</a>'
send_mail('注冊激活','',settings.EMAIL_FROM, ['itcast88@163.com'], html_message=msg)

使用緩存

省市區的數據是經常被用戶查詢使用的,而且數據基本不變化,所以我們可以將省市區數據進行緩存處理,減少數據庫的查詢次數。在Django REST framework中使用緩存,可以通過drf-extensions擴展來實現。
關于擴展使用緩存的文檔,可參考鏈接http://chibisov.github.io/drf-extensions/docs/#caching

安裝

pip install drf-extensions

使用方法

1) 直接添加裝飾器
可以在使用rest_framework_extensions.cache.decorators中的cache_response裝飾器來裝飾返回數據的類視圖的對象方法,如

class CityView(views.APIView):
    @cache_response()
    def get(self, request, *args, **kwargs):
        ...

cache_response裝飾器可以接收兩個參數

@cache_response(timeout=60*60, cache='default')
  • timeout 緩存時間
  • cache 緩存使用的Django緩存后端(即CACHES配置中的鍵名稱)

如果在使用cache_response裝飾器時未指明timeout或者cache參數,則會使用配置文件中的默認配置,可以通過如下方法指明:

# DRF擴展
REST_FRAMEWORK_EXTENSIONS = {
    # 緩存時間
    'DEFAULT_CACHE_RESPONSE_TIMEOUT': 60 * 60,
    # 緩存存儲
    'DEFAULT_USE_CACHE': 'default',
}
  • DEFAULT_CACHE_RESPONSE_TIMEOUT 緩存有效期,單位秒
  • DEFAULT_USE_CACHE 緩存的存儲方式,與配置文件中的CACHES的鍵對應。

注意,cache_response裝飾器既可以裝飾在類視圖中的get方法上,也可以裝飾在REST framework擴展類提供的list或retrieve方法上。使用cache_response裝飾器無需使用method_decorator進行轉換。

2)使用drf-extensions提供的擴展類
drf-extensions擴展對于緩存提供了三個擴展類:

  • ListCacheResponseMixin
    用于緩存返回列表數據的視圖,與ListModelMixin擴展類配合使用,實際是為list方法添加了cache_response裝飾器
  • RetrieveCacheResponseMixin
    用于緩存返回單一數據的視圖,與RetrieveModelMixin擴展類配合使用,實際是為retrieve方法添加了cache_response裝飾器
  • CacheResponseMixin
    為視圖集同時補充List和Retrieve兩種緩存,與ListModelMixin和RetrieveModelMixin一起配合使用。
    三個擴展類都是在rest_framework_extensions.cache.mixins中。

為省市區視圖添加緩存

因為省市區視圖使用了視圖集,并且視圖集中有提供ListModelMixin和RetrieveModelMixin的擴展(由ReadOnlyModelViewSet提供),所以可以直接添加CacheResponseMixin擴展類。
修改返回省市區信息的視圖

from rest_framework_extensions.cache.mixins import CacheResponseMixin
class AreasViewSet(CacheResponseMixin, ReadOnlyModelViewSet):
?著作權歸作者所有,轉載或內容合作請聯系作者
平臺聲明:文章內容(如有圖片或視頻亦包括在內)由作者上傳并發布,文章內容僅代表作者本人觀點,簡書系信息發布平臺,僅提供信息存儲服務。
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個濱河市,隨后出現的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 228,316評論 6 531
  • 序言:濱河連續發生了三起死亡事件,死亡現場離奇詭異,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機,發現死者居然都...
    沈念sama閱讀 98,481評論 3 415
  • 文/潘曉璐 我一進店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人,你說我怎么就攤上這事。” “怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 176,241評論 0 374
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長。 經常有香客問我,道長,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 62,939評論 1 309
  • 正文 為了忘掉前任,我火速辦了婚禮,結果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘。我一直安慰自己,他們只是感情好,可當我...
    茶點故事閱讀 71,697評論 6 409
  • 文/花漫 我一把揭開白布。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發上,一...
    開封第一講書人閱讀 55,182評論 1 324
  • 那天,我揣著相機與錄音,去河邊找鬼。 笑死,一個胖子當著我的面吹牛,可吹牛的內容都是我干的。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 43,247評論 3 441
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側響起,我...
    開封第一講書人閱讀 42,406評論 0 288
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個月后,有當地人在樹林里發現了一具尸體,經...
    沈念sama閱讀 48,933評論 1 334
  • 正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 40,772評論 3 354
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時候發現自己被綠了。 大學時的朋友給我發了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點故事閱讀 42,973評論 1 369
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖,靈堂內的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 38,516評論 5 359
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站,受9級特大地震影響,放射性物質發生泄漏。R本人自食惡果不足惜,卻給世界環境...
    茶點故事閱讀 44,209評論 3 347
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧,春花似錦、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 34,638評論 0 26
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至,卻和暖如春,著一層夾襖步出監牢的瞬間,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 35,866評論 1 285
  • 我被黑心中介騙來泰國打工, 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 51,644評論 3 391
  • 正文 我出身青樓,卻偏偏與公主長得像,于是被迫代替她去往敵國和親。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子,可洞房花燭夜當晚...
    茶點故事閱讀 47,953評論 2 373

推薦閱讀更多精彩內容