缓存

如果您的应用运行很慢，那就尝试引入一些缓存吧。 好吧，至少这是提高表现 最简单的方法。 缓存的工作是什么呢？ 比如说您有一个需要一段时间才能完成 的函数，但是这个函数的返回结果可能在5分钟之内都是足够有效的，因此您可以 将这个结果放到缓存中一段时间，而不用反复计算。 所以，然后的想法是，你实际上把计算的结果缓存一段时间。

Flask 本身并不提供缓存功能，但是作为Flask 基础的 Werkzeug 库，则提供了一些 基础的缓存支持。 Werkzeug 支持多种缓存后端，通常的选择是 Memcached 服务器。

设置缓存

类似于建立 Flask 的对象一样，您创建一个缓存对象，然后让他 保持存在。 如果使用开发服务器，您可以创建一个SimpleCache对象，一个简单的缓存将该项目存储在Python解释器的内存中：

from werkzeug.contrib.cache import SimpleCache
cache = SimpleCache()

如果你想使用memcached，请确保有一个memcache模块支持（你从PyPI获取它们）和一个在某处运行的memcached服务器。这是如何连接到这样的memcached服务器，然后：

from werkzeug.contrib.cache import MemcachedCache
cache = MemcachedCache(['127.0.0.1:11211'])

如果您在使用 App Engine ，您可以轻易地通过下面的代码连接到 App Engine 的 缓存服务器:

from werkzeug.contrib.cache import GAEMemcachedCache
cache = GAEMemcachedCache()

使用缓存

现在怎么能使用这样的缓存？有两个非常重要的操作：get()和set()。这是如何使用它们：

要从缓存中获取项目，请使用字符串作为键名称调用get()。如果某物在缓存中，则返回。否则该函数将返回None：

rv = cache.get('my-item')

要将项目添加到缓存，请改用set()方法。 第一个参数是想要设定的键，第二个参数是想要缓存的值。 您可以设定一个超时时间， 当时间超过时，缓存系统将会自动清除这个项目。

这里有一个完整的例子，看起来像正常：

def get_my_item():
    rv = cache.get('my-item')
    if rv is None:
        rv = calculate_value()
        cache.set('my-item', rv, timeout=5 * 60)
    return rv