更加颗粒级的缓存框架使用方法是对单个视图的输出进行缓存。 django.views.decorators.cache定义了一个自动缓存视图响应的cache_page装饰器。 他是很容易使用的:
from django.views.decorators.cache import cache_page def my_view(request): # ... my_view = cache_page(my_view, 60 * 15)
也可以使用Python2.4的装饰器语法：
@cache_page(60 * 15) def my_view(request): # ...
cache_page 只接受一个参数： 以秒计的缓存超时时间。 在前例中， “my_view()” 视图的结果将被缓存 15 分钟。 （注意： 为了提高可读性，该参数被书写为 60 * 15 。 60 * 15 将被计算为 900 ，也就是说15 分钟乘以每分钟 60 秒。）
和站点缓存一样，视图缓存与 URL 无关。 如果多个 URL 指向同一视图，每个视图将会分别缓存。 继续 my_view 范例，如果 URLconf 如下所示：
urlpatterns = ('',
(r'^foo/(\d{1,2})/$', my_view),
)
那么正如你所期待的那样，发送到 /foo/1/ 和 /foo/23/ 的请求将会分别缓存。 但一旦发出了特定的请求（如： /foo/23/ ），之后再度发出的指向该 URL 的请求将使用缓存。
每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移，垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是，许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
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