按视图和按站点缓存
使用装饰器缓存完整页面
按视图和按站点缓存 是 CoddyKit 上的免费 Django Academy 课时。 这是第 2 节课，共 4 节。 你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。 这是 Django Academy 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 Django Academy 课程共包含 4 节课。
缓存整个页面
有时，构建完整页面的成本很高。Django 可以存储整个渲染后的响应，并在下一位访客访问时直接返回。
cache_page 装饰器
使用 cache_page 包装视图，Django 就会将该视图的完整输出缓存指定的秒数。
from django.views.decorators.cache import cache_page
@cache_page(60 * 15)
def article_list(request):
...按视图缓存存储什么
按视图缓存只保存该视图的 HttpResponse，因此只有您添加了装饰器的页面才能获得这种加速。
在 URL 配置中使用缓存
您也可以在 urls.py 中应用 cache_page，而无需修改视图；对于不属于您的视图，这种方式尤其有用。
path("news/", cache_page(60)(news_view))按站点缓存
如果要一次缓存几乎所有页面，Django 提供了按站点缓存，它通过两个中间件类实现，而不是使用装饰器。
两个中间件
将 UpdateCacheMiddleware 添加到列表顶部，并将 FetchFromCacheMiddleware 添加到底部，按站点缓存才能正常工作。
MIDDLEWARE = [
"django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware",
"...your middleware...",
"django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware",
]站点缓存时长
设置 CACHE_MIDDLEWARE_SECONDS，即可控制整个站点中每个缓存页面保持新鲜的时间。
CACHE_MIDDLEWARE_SECONDS = 600仅缓存 GET 和 HEAD
两种策略都只缓存安全的 GET 和 HEAD 请求，因此表单提交和其他 POST 请求绝不会从缓存中提供。
绝不缓存私有页面
对于用户专属页面，请使用 never_cache 跳过缓存，因为仪表盘绝不能泄露其他用户的数据。
from django.views.decorators.cache import never_cache
@never_cache
def dashboard(request):
...Vary 标头很重要
使用 vary_on_headers，让缓存页面可以根据语言或设备等请求详情有所不同，从而为每位访客保留正确的版本。
选择合适的范围
只有少数高开销页面需要优化时，请选择按视图缓存；几乎所有内容都是只读内容时，则选择按站点缓存。
快速检查
现在来确定 Django 如何决定要缓存哪些内容。
回顾
您已经学会了用于单个视图的 cache_page 和用于整个站点的缓存中间件，还学会了使用 never_cache 保护私有页面。🚀
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常见问题解答
「按视图和按站点缓存」课时是免费的吗？
是的 — 「按视图和按站点缓存」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 Django Academy 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 Django Academy 课程共包含 4 节课。
「按视图和按站点缓存」这节课中我会学到什么？
使用装饰器缓存完整页面 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 Django Academy，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。
学习 Django Academy 需要有经验吗？
无需任何先前经验。CoddyKit 上的 Django Academy 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。 这是第 2 节课，共 4 节。
「按视图和按站点缓存」课时需要多长时间？
大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。
我能在这节 Django Academy 课中编写并运行代码吗？
能。每节 Django Academy 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。
此课程中的所有课时
- 缓存后端与 Redis
- 按视图和按站点缓存
- 模板片段缓存
- 底层缓存 API 与失效处理