django/DRF アプリケーションのメタデータを提供する緩いラッパー クラスを持つ pandas データフレームがあります。このアプリケーションは、基本的に、データ分析と検証を行うユーザーフレンドリーな (非プログラマー) 方法です。リクエスト間でデータフレームの状態を保存できるようにしたいので、データと一連のやり取りを行うことができますが、データベースに保存する必要はありません(ブラウザセッションの間だけ存続する必要があります)。このことから、django のセッション フレームワークをチェックアウトするのは論理的でしたが、私が聞いたことから、セッション データは軽量である必要があり、データフレーム オブジェクトは json シリアル化されません。
大量のユーザーがいないため、アプリをデスクトップ サイトのように感じさせたいので、データフレーム オブジェクトをメモリに保持する方法として django キャッシュを使用することを考えていました。したがって、データをキャッシュに入れると、次のようになります
>>> from django.core.cache import caches
>>> cache1 = caches['default']
>>> cache1.set(request.session._get_session_key, dataframe_object)
そして、次のアクセス要求で get を使用する以外は同じです。これはこのワークフローを処理するための良い方法ですか、それともかなり大きなデータ (5mb から 100mb) をメモリに保持するために使用すべき別のシステムはありますか?