导读：很多朋友问到关于django缓存策略有哪些的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
好用的python入门书籍
推荐的几本Python入门自学到精通必看的书籍吧~
1、《“笨办法”学Python》
为什么把它作为推荐给Python入门自学者的第一本书？因为它足够有趣吸引人。一开始我们都是凭着兴趣学习的，如果在刚刚开始学习的时候，就看深奥难读的书，很容易就从入门到放弃。而且这本书里每一章知识讲完后，都会配有相应的练习小题，帮助初学者在学中练，练中学，进一步巩固相关知识点。总之，这本书以习题的方式引导学习者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲授到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。可以说，这本书是零基础入门Python的不二之选！
2、《Python快速编程入门》
这本书是一本Python基础教程，因此全部内容定位于Python的基本知识、语法、函数、面向对象等基础性内容。在夯实基础后，该书后一章设置了游戏开发的综合训练，帮助初学者更好掌握相关知识。除此之外，本书附有配套视频、源代码、习题、教学课件等资源。总之， 本书既可作为高等院校本、专科计算机相关专业的程序设计课程教材，也可作为Python编程基础的学习教材，是一本适合广大编程开发初学者的入门级教材。
3、《Python高手之路(第3版) 》
本书不适合零基础学习者，适合有一定Python基础的学习者阅读。因为该书完全从实战的角度出发，介绍了需要系统掌握的Python知识。更为难得的是，本书结合了Python在OpenStack中的应用进行讲解，非常具有实战指导意义。此外，本书还涉及了很多高级主题，如性能优化、插件化结构的设计与架构、Python 3的支持策略等。因此，本书适合初中级层次的Python程序员阅读和参考。
4、《Python算法教程》
本书最大的优点简单概括起来就是知识点清晰，语言简洁。书中用Python语言来讲解算法的分析和设计，主要关注经典的算法，帮助读者理解基本算法问题和解决问题打下很好的基础。本书概念和知识点讲解清晰，语言简洁，因此适合对Python算法感兴趣的初中级用户阅读和自学，也适合高等院校的计算机系学生作为参考教材来阅读。
5、《Python核心编程（第3版）》
本书涵盖了成为一名技术全面的Python开发人员所需的一切内容，因此是每个想要精通Python的工程师必须要学习和了解的内容。在本书中，Python开发人员兼企业培训师Wesley Chun会帮助学习者将Python技能提升到更高的水平。而且书中讲解了应用开发相关的多个领域，可以帮助读者立即应用到项目开发中。
6、《精通Python自然语言处理》
众做周知，自然语言处理是计算语言学和人工智能之中与人机交互相关的领域之一。本书是学习自然语言处理的一本综合学习指南，该书介绍了如何用Python实现各种NLP任务，以帮助读者创建基于真实生活应用的项目。全书共10章，分别涉及字符串操作、统计语言建模、形态学、词性标注、语法解析、语义分析、情感分析、信息检索、语篇分析和NLP系统评估等主题。本书适合熟悉Python语言并对自然语言处理开发有一定了解和兴趣的读者阅读参考。
以上就是推荐的Python入门到精通的所有书籍，相信总有一本适合你。但想要快速入门Python开发，仅靠看书怎么够，毕竟编程最重要的就是练习。
怎样才可以自学Python呢
对于自学的小伙伴，小蜗这里整理了一份Python全栈开发的学习路线，可按照这份大纲进行一些学习计划，避免多走弯路。
第一阶段：专业核心基础
阶段目标：
1. 熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识
2. 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发
3. 对Python的核心库和组件有深入理解
4. 熟练应用SQL语句进行数据库常用操作
5. 熟练运用Linux操作系统命令及环境配置
6. 熟练使用MySQL，掌握数据库高级操作
7. 能综合运用所学知识完成项目
知识点：
Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux操作系统。
1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。
2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。
3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。
4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。
5、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。
第二阶段：PythonWEB开发
阶段目标：
1. 熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议
3. 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发
4. 深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识
5. 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理
6. 使用Web开发框架实现贯穿项目
知识点：
Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。
1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。
2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解HTTP网络协议，熟练使用Swagger，AJAX技术实现前后端交互。
3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session，模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。
4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能独立开发完整的WEB系统开发。
第三阶段：爬虫与数据分析
阶段目标：
1. 熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对HTTP及HTTPS协议进行抓包分析
2. 熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取
3. 熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理
4. 熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取
5. 熟练掌握数据分析相关概念及工作流程
6. 熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写
8. 能够综合利用爬虫爬取豆瓣网电影评论数据并完成数据分析全流程项目实战
知识点：
网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。
1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，Beautifulfoup，正则表达式，代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。
2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见操作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等操作。
3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和操作方法。
4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。
第四阶段：机器学习与人工智能
阶段目标：
1. 理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程
2. 能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题
3. 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等
4. 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等
5. 掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目
知识点：
1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。
2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflow playround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。
python主要是做什么
在我看来，Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级选手都在做的爬虫，还是Web 程序开发、桌面程序开发还是科学计
算、图像处理，Python都可以胜任。
Python为我们提供了非常完善的基础代码库，覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容，被形象地称作“内置电池(Batteries
included)”。用Python开发，许多功能不必从零编写，直接使用现成的即可。
除了内置的库外，Python还有大量的第三方库，也就是别人开发的，供你直接使用的东西。当然，如果你开发的代码通过很好的封装，
也可以作为第三方库给别人使用。
许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至
NASA(美国航空航天局)都大量地使用Python。
龟叔给Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”，所以Python程序看上去总是简单易懂，初学者学Python，不但入门容易，而且
将来深入下去，可以编写那些非常非常复杂的程序。
总的来说，Python的哲学就是简单优雅，尽量写容易看明白的代码，尽量写少的代码。如果一个资深程序员向你炫耀他写的晦涩难懂、
动不动就几万行的代码，你可以尽情地嘲笑他。
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Django什么情况
在朋友和同事的极力推荐下最近开始看上了python,其实主要是还是因为python是2007年度语言,怎么的也要与时俱进呀.最近一路看来有些心得,希望能与大家分享,小弟其实也只接触不到一周的python,有说错的地方还望大家指出改正.
不打算从py的语法基础说起了,直接说说对django的心得:
接触django首先需要了解可能就是他那个model，建立一个model就什么都有了，这对于搞java得人员来说还是挺有吸引力的（当然貌似对于动态语言这都是小儿科），那么让我们先看一个model的例子：
偷懒了，直接拿django-admin里面的User出来了
class User(models.Model):
username = models.CharField(_('username'), maxlength=30, unique=True, validator_list=[validators.isAlphaNumeric]))
first_name = models.CharField(_('first name'), maxlength=30, blank=True)
last_name = models.CharField(_('last name'), maxlength=30, blank=True)
email = models.EmailField(_('e-mail address'), blank=True)
password = models.CharField(_('password'), maxlength=128))
class Meta:
ordering = ('username',)
每个属性就是一个库表的字段，定义起来非常简单明了，models里面提供了很多种类的Field类似上面的EmailField。不同的Field有不同的设置，可以看相应的原来来了解相关的设置．
在model class内部还有一个class Meta，这个Class的属性制定了这个表的一些存取策略，例如这里的ordering。MetaClass里面的属性可以用model的_meta属性取得。OK，那么这样一个model怎么就能实现对数据库表的灵活操作了呢。让我们来看看吧。
首先先分析一下/django/django/db/models/base.py这个文件，其中包含了models.Model这类的定义：
看看class定义的第一行吧，第一行就够我琢磨一阵子的了：
class Model(object):
__metaclass__ = ModelBase
Model采用了new style class定义，关于这个内容大家可以放狗看一下，第一行是一个__metaclass__属性的定义，该属性的值是ModelBase，这是一个类。__metaclass__的意思是，指定一个class，这个class的实例就是本class，相信您已经晕了。那么就拿这个Model的例子来说明一下，如果没有__metaclass__这个属性，产生一个实例就是正常的流程，有了这个属性流程会有改变：
首先调用BaseModel.__new__(cls, name, bases, attrs)这个方法，回返回的值是一个class类型，然后用这个class来创建实例。其实BaseModel就是Model的元类，来制定Model这个类的最终样子。关于元类的更多信息请看这里
那么我们的目光一下转移到BaseModel这个类上，我有种直觉，Meta这个class最后可以用_meta来取就是在这里做的手脚，看一下BaseModel的定义吧，有点长：
class ModelBase(type):
"Metaclass for all models"
def __new__(cls, name, bases, attrs):
# If this isn't a subclass of Model, don't do anything special.
if name == 'Model' or not filter(lambda b: issubclass(b, Model), bases): #1
return super(ModelBase, cls).__new__(cls, name, bases, attrs)
# Create the class.
new_class = type.__new__(cls, name, bases, {'__module__': attrs.pop('__module__')}) #2
new_class.add_to_class('_meta', Options(attrs.pop('Meta', None))) #3
new_class.add_to_class('DoesNotExist', types.ClassType('DoesNotExist', (ObjectDoesNotExist,), {}))
# Build complete list of parents #4
for base in bases:
# TODO: Checking for the presence of '_meta' is hackish.
if '_meta' in dir(base):
new_class._meta.parents.append(base)
new_class._meta.parents.extend(base._meta.parents)
model_module = sys.modules[new_class.__module__]
if getattr(new_class._meta, 'app_label', None) is None:
# Figure out the app_label by looking one level up.
# For 'django.contrib.sites.models', this would be 'sites'.
new_class._meta.app_label = model_module.__name__.split('.')[-2] #5
# Bail out early if we have already created this class.
m = get_model(new_class._meta.app_label, name, False) #6
if m is not None:
return m
# Add all attributes to the class.
for obj_name, obj in attrs.items():
new_class.add_to_class(obj_name, obj) #7
# Add Fields inherited from parents
for parent in new_class._meta.parents:
for field in parent._meta.fields:
# Only add parent fields if they aren't defined for this class.
try:
new_class._meta.get_field(field.name)
except FieldDoesNotExist:
field.contribute_to_class(new_class, field.name) #8
new_class._prepare()
register_models(new_class._meta.app_label, new_class) #9
# Because of the way imports happen (recursively), we may or may not be
# the first class for this model to register with the framework. There
# should only be one class for each model, so we must always return the
# registered version.
return get_model(new_class._meta.app_label, name, False) #10
简单分析一下这个代码：
1. 检查class是否为Model的子类，不是的话，不做任何处理，直接传给父类处理，也就相当于正常的处理了class，注意super在多重继承的时候应该严格使用
2. 用type来创建类，创建的就是正常的ModelClass
3. 这句很重要，add_to_class是Model里面的class方法，这个方法其实就是传入name和value，给Model添加class属性.看到了，原来神奇的_meta就是这么来的. 提到add_to_class方法，简单看一下它的代码：
def add_to_class(cls, name, value):
if name == 'Admin':
assert type(value) == types.ClassType, "%r attribute of %s model must be a class, not a %s object" % (name, cls.__name__, type(value))
value = AdminOptions(**dict([(k, v) for k, v in value.__dict__.items() if not k.startswith('_')]))
if hasattr(value, 'contribute_to_class'):
value.contribute_to_class(cls, name)
else:
setattr(cls, name, value)
add_to_class = classmethod(add_to_class)
最后一句是制定这个方法是class方法，特点就是方法的第一个参数是本class，其实classmethod就是一个装饰器，在2。4之后可以使用@来简写。这里不得不提的是他对Admin的特殊处理，虽然AdminOption不是在admin模块里面的，但是这么做还是跟一个Admin的东东绑定起来了，在java的世界解耦是一件大事，看到下面还有对'contribute_to_class'这个方法的特殊处理，django为啥不弄的解耦点呢。而且同样是包装成Option，一个是在BaseModel里面弄（那个Meta的包装），一个在add_to_class方法里面弄，实在有点不优雅，可能还没了解太多，不知道他的深度用意吧。
4. Meta的集成，Option的这个类提供继承方法
5. 取得applabel，就是把model的名字分割取到数第二个，我很喜欢-2这样的设定
6. get_model方法取得缓存里面的东西。
7. 把所有的class attr拿出来搞一遍，一般的属性就setattr弄回去了，要是这个属性有contribute_to_class这个callable属性，那就执行之（Admin的处理完全也可以这样，其实我们常用的objects就是用这个方法弄的）
8. 每个Field调用自己的contribute_to_class方法来进行特殊的处理
9. 进入缓存，，暂且叫缓存吧，里面的东西大家看看很简单 文件在 /django/django/db/models/loading.py 里面还是有很多内容的
10.看注释说的很清楚了，我们一定要在缓存里面拿model。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于django缓存策略有哪些的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。