本文小编为大家详细介绍“怎么使用Django日志和调试工具栏实现高效的应用程序调试和性能优化”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“怎么使用Django日志和调试工具栏实现高效的应用程序调试和性能优化”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。
配置日志
在Django中，可以通过logging模块来记录日志。日志记录器是将日志消息传递给日志处理器的对象。当需要记录日志时，可以使用以下代码来创建一个日志记录器：
import logging logger = logging.getLogger(__name__)
在创建日志记录器后，可以再创建一个或多个日志处理器来处理日志消息。日志处理器有多个种类，下面是一些常用的日志处理器：
logging.StreamHandler()- 将日志消息发送到标准输出流
logging.FileHandler(filename, mode='a', encoding=None, delay=False)- 将日志消息写入文件
logging.handlers.RotatingFileHandler(filename, mode='a', maxBytes=0, backupCount=0, encoding=None, delay=False)- 将日志消息写入文件，如果文件的大小超出
maxBytes指定的值，那么将重新生成一个文件来记录日志
logging.handlers.TimedRotatingFileHandler(filename, when='h', interval=1, backupCount=0, encoding=None, delay=False)- 将日志消息写入文件，根据指定的时间间隔和
when参数生成新文件
logging.handlers.RotatingFileHandler(filename, mode='a', maxBytes=0, backupCount=0, encoding=None, delay=False)- 将日志消息写入文件，如果文件的大小超出
maxBytes指定的值，那么将重新生成一个文件来记录日志
logging.handlers.SocketHandler(host, port)- 使用TCP协议，将日志信息发送到指定主机和端口的网络主机上
logging.handlers.SMTPHandler(mailhost, fromaddr, toaddrs, subject, credentials=None, secure=None, timeout=1.0)- 将日志输出到指定的邮件地址
logging.MemoryHandler(capacity, flushLevel=ERROR, target=None, flushOnClose=True)- 将日志输出到内存指定的缓冲区中
上面每个日志处理器都指定了一个名为
level的属性，它代表了日志的级别，不同的日志级别反映出日志中记录信息的严重性。Python中定义了六个级别的日志，按照从低到高的顺序依次是：NOTSET、DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL。
日志记录器中配置的日志级别有可能不是最终的日志级别，因为还要参考日志处理器中配置的日志级别，取二者中级别较高者作为最终的日志级别。
Django框架提供了如下所示的内置记录器：
django- 在Django层次结构中的所有消息记录器
django.request- 与请求处理相关的日志消息。5xx响应被视为错误消息；4xx响应被视为为警告消息
django.server- 与通过runserver调用的服务器所接收的请求相关的日志消息。5xx响应被视为错误消息；4xx响应被记录为警告消息；其他一切都被记录为INFO
django.template- 与模板渲染相关的日志消息
django.db.backends- 有与数据库交互产生的日志消息，如果希望显示ORM框架执行的SQL语句，就可以使用该日志记录器。
配置Django-Debug-Toolbar
如果想调试你的Django项目，你一定不能不过名为Django-Debug-Toolbar的神器，它是项目开发阶段辅助调试和优化的必备工具，只要配置了它，就可以很方便的查看到项目运行信息，这些信息对调试项目和优化Web应用性能都是至关重要的。
使用Django-Debug-Toolbar只需要进行以下步骤：
安装Django-Debug-Toolbar。
pip install django-debug-toolbar
修改
settings.py文件：
INSTALLED_APPS = [
'debug_toolbar',
]
MIDDLEWARE = [
'debug_toolbar.middleware.DebugToolbarMiddleware',
]
DEBUG_TOOLBAR_CONFIG = {
# 引入jQuery库
'JQUERY_URL': '<https://cdn.bootcss.com/jquery/3.3.1/jquery.min.js>',
# 工具栏是否折叠
'SHOW_COLLAPSED': True,
# 是否显示工具栏
'SHOW_TOOLBAR_CALLBACK': lambda x: True,
}修改
urls.py文件：
if settings.DEBUG:
import debug_toolbar
urlpatterns.insert(0, path('__debug__/', include(debug_toolbar.urls)))在配置好Django-Debug-Toolbar之后，页面右侧会看到一个调试工具栏，上面包括了各种调试信息，例如请求和响应信息、SQL查询、缓存、模板、日志等等。可以通过这些信息来更好地了解Web应用程序的运行情况和性能瓶颈。
优化ORM代码
Django的ORM（Object-Relational Mapping）框架是其最重要的特性之一，它可以将Python对象映射到数据库中的表和列，使得开发者可以使用面向对象的方式来操作数据库。但是，ORM框架也有一些性能上的问题，如果不加以优化，可能会导致Web应用程序的性能瓶颈。
以下是一些优化ORM代码的技巧：
使用
select_related和
prefetch_related
select_related和
prefetch_related是Django ORM框架中用来优化查询性能的两个方法。
select_related可以在查询时一次性获取与主表关联的外键表的数据，而
prefetch_related则可以在查询时一次性获取与主表关联的多对多关系表的数据。这样可以减少查询次数，提高查询性能。
使用
annotate和
aggregate
annotate和
aggregate是Django中用来计算聚合数据的方法。
annotate是用来给查询结果添加新的字段的方法，而
aggregate则是用来对查询结果进行聚合计算的方法。这些方法可以在查询时一次性计算出需要的聚合数据，而不需要在后续的处理中再进行计算。
使用
values和
values_list
values和
values_list是Django ORM框架中用来获取指定字段数据的方法。
values可以返回一个QuerySet对象，其中包含了指定字段的键值对，而
values_list则可以返回一个QuerySet对象，其中包含了指定字段的元组。这些方法可以减少查询结果集的大小，提高查询性能。
使用
bulk_create和
bulk_update
bulk_create和
bulk_update是Django ORM框架中用来批量创建和更新数据的方法。这些方法可以减少数据库操作的次数，提高数据库操作的性能。
使用
cache
Django中提供了一个缓存框架，可以将查询结果缓存起来，以减少数据库的访问次数。可以使用
cache装饰器或者
cache_page装饰器来缓存查询结果。
使用
raw查询
Django中的ORM框架虽然方便易用，但是在一些复杂的查询场景中可能性能并不理想。在这种情况下，可以使用
raw查询来直接执行SQL语句，以获得更好的性能。