当数据库资源较多时，有些数据不是经常更新，或者更新较少的时候，我们为了降低服务器的压力可以使用cache缓存系统，而不是每次都去数据库进行查询，这样能够降低不少数据库压力，例如，导航、热门关键词排行等，这些基本很少去更新，所以我们都可以缓存到内存中，这样读取速度快，并且减少了数据库和CPU的压力
Flask框架一般都是使用flask_cache模块来缓存
安装方法是
pip install flask_cache
安装好以后，我们在我们的项目里面实例化一下就可以开始使用了。
from flask_cache import Cache
cache = Cache(app,config={'CACHE_TYPE': 'simple'})然后就是这个对象下的几个装饰器讲解下
1.@cache.cached()装饰器
1).缓存视图函数
使用@cache.cached()装饰器，这个装饰器默认使用request.path作为cache_key，这个cache_key目前我用只是在删除的时候来使用下，应该还有其他用处，这里暂不扩展开来讲解
@cache.cached()装饰器还可以接收参数，如参数timeout设置缓存过期时间；参数unless接收一个Bool类型的值，如果设置为True将不会使用缓存机制；参数key_prefix替换默认的cache_key
2).缓存其他函数
使用@cache.cached()装饰器可以缓存其它非视图相关函数的结果，当使用@cache.cached()装饰器缓存非视图相关函数的结果时，建议传入参数key_prefix来替换默认的cache_key，否则它将会默认使用request.path作为cache_key
2.@cache.memoize()装饰器
在@cache.memoize()装饰器中，函数的参数也包含在cache_key中
上面讲的有点难懂，我简单的理解为，缓存视图函数可以使用@cache.cached()这个装饰器，注意要设置key_prefix
缓存普通函数，不带参数就和@cache.cached()一样，如果带参数就用@cache.memoize()装饰器
如果函数不接受参数那么@cache.cached()和@cache.memoize()就是一样的。
直接上我的实例代码：
#!/usr/local/bin/python3
#coding:utf-8
__author__ = 'merci'
from flask import Flask,Blueprint,request,jsonify,render_template
from urllib import request as rq
from aip import AipNlp
from common import formatTime,getThumb,getPage
from flask_cache import Cache
from model.mysql import database
import pymysql
import math
import json
app = Flask(__name__)
#定义手机版蓝图
wap = Blueprint('wap', __name__)
cache = Cache(app,config={'CACHE_TYPE': 'simple'})
db = database()
#SEO
@cache.cached(timeout=3600, key_prefix='cache_seo')
def seo():
sql = """SELECT * FROM `v9_site`"""
site = db.fetch_one(sql)
return site
#导航
@cache.cached(timeout=3600, key_prefix='cache_nav')
def navigation():
sql = """SELECT * FROM `v9_category` WHERE 1 ORDER BY `listorder` ASC"""
nav = db.fetch_all(sql)
navlist = []
for val in nav:
navlist.append({'catid':val[0], 'catname':val[9]})
return navlist
#热门关键词
@cache.cached(timeout=3600, key_prefix='cache_hotkey')
def hotkeywords():
sql = """SELECT * FROM `v9_keyword` WHERE 1 ORDER BY `videonum` DESC LIMIT 50"""
hot = db.fetch_all(sql)
return hot
#本类推荐
@cache.memoize(timeout=3600)
def localRec(catid):
sql = """SELECT * FROM `v9_picture` WHERE `posids`=1 AND `catid`=%d ORDER BY `id` DESC LIMIT 10""" % catid
result = db.fetch_all(sql)
return result然后跑起来，竟然报错了，我们看看错误代码
Traceback (most recent call last):
File "app.py", line 5, in <module>
from wap.views import wap
File "./wap/views.py", line 18, in <module>
cache = Cache(app,config={'CACHE_TYPE': 'simple'})
File "/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/flask_cache/__init__.py", line 121, in __init__
self.init_app(app, config)
File "/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/flask_cache/__init__.py", line 156, in init_app
from .jinja2ext import CacheExtension, JINJA_CACHE_ATTR_NAME
File "/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/flask_cache/jinja2ext.py", line 33, in <module>
from flask.ext.cache import make_template_fragment_key
ModuleNotFoundError: No module named 'flask.ext'然后查找资料解决，打开/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/flask_cache/jinja2ext.py，然后转到33行
#from flask.ext.cache import make_template_fragment_key from flask_cache import make_template_fragment_key
注释一行，增加一行OK了，原因是flask在python3.5以上导入模块的方式变了，按上述修改即可
最后再说下删除缓存的方法
#删除cache_seo缓存项
cache.delete('cache_seo')
#同时删除cache_nav和cache_hotkey两个缓存项
cache.delete_many('cache_nav', 'cache_hotkey')
#这里是删除缓存的localRec函数且参数为5的缓存项
cache.delete_memoized('localRec', 5)
# 清理所有缓存
cache.clear()