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我有一个带有松散包装类的 pandas 数据框，它为我的 django/DRF 应用程序提供元数据。该应用程序基本上是一种用户友好（非程序员）的方式来进行一些数据分析和验证。在请求之间，我希望能够保存数据框的状态，这样我就可以与数据进行一系列交互，但它不需要保存在数据库中（它只需要在浏览器会话中存活）。从这里查看 django 的会话框架是合乎逻辑的，但据我所知，会话数据应该是轻量级的，并且数据框对象不会 json 序列化。

因为我没有大量用户，并且我希望应用程序感觉像一个桌面站点，所以我正在考虑使用 django 缓存作为将数据帧对象保存在内存中的一种方式。所以把数据放在缓存中会像这样

>>> from django.core.cache import caches
>>> cache1 = caches['default']
>>> cache1.set(request.session._get_session_key, dataframe_object)

然后除了在以下请求中使用 get 来访问之外，其他相同。这是处理此工作流程的好方法，还是我应该使用另一个系统在内存中保存相当大的数据（5mb 到 100mb）？

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如果您在现代服务器上运行您的应用程序，那么 100mb 并不是一个巨大的内存量。但是，如果您同时有几十个用户，每个用户都需要 100mb 的缓存，那么这可能会增加您的服务器无法处理的内存。您的缓存和服务器应该适当配置，并且您可能希望限制 Python 代码中缓存数据帧的总数。

由于 Django 确实需要序列化会话数据，因此您的选择是使用带有 PickleSerializer 的会话或使用缓存。根据文档，出于安全原因，不建议使用 PickleSerializer，因此您选择使用缓存是一个不错的选择。

Django 中的默认缓存后端不会跨进程共享条目，因此您可以通过安装 memcached 并启用 memcached.MemcachedCache 后端来获得更好的内存和时间效率。

于 2015-05-05T09:56:32.803 回答