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    第15篇-使用Django进行ElasticSearch的简单方法

    您在这里要做的第一件事是创建从Django应用程序到ElasticSearch的连接。...在 elasticsearchapp 创建一个名为的新文件 signals.py 并添加以下代码: 从 .models 导入博文 从 django.db.models.signals 进口 post_save...从 django.dispatch 进口接收机 @receiver(post_save,发件人=博客帖子) DEF index_post(发件人,例如,** kwargs): instance.indexing...()该 post_save 信号将确保保存的实例在保存后将与该 .indexing() 方法建立索引。...现在,您已成功将所有实例索引到ElasticSearch中,创建了一个 post_save 对每个新保存的实例进行索引的信号,并创建了一个函数来搜索我们的ElasticSearch数据库中的数据。

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    第 12 篇:加缓存为接口提速

    要知道查询数据库的操作相对而言是比较缓慢的,而直接从内存中直接读取数据就会快很多,因此缓存系统应运而生。...我们需要自动维护缓存中记录的资源更新时间,这可以通过 django 的 signal 来完成: blog/models.py from django.db.models.signals import post_delete, post_save...(receiver=change_post_updated_at, sender=Post) 每当有文章(Post)被新增、修改或者删除时,django 会发出 post_save 或者 post_delete...信号,post_save.connect 和 post_delete.connect 设置了这两个信号的接收器为 change_post_updated_at,信号发出后该方法将被调用,往缓存中写入文章资源的更新时间...缓存更新的逻辑: 新增、修改或者删除文章,触发 post_delete, post_save 信号,文章资源的更新时间将被修改。

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