Django model进阶
QuerySet
1.可切片
使用Python 的切片语法来限制查询集记录的数目 。它等同于SQL 的LIMIT 和OFFSET 子句。
>>> Entry.objects.all()[:5] # (LIMIT 5)
>>> Entry.objects.all()[5:10] # (OFFSET 5 LIMIT 5)
不支持负的索引(例如Entry.objects.all()[-1])。通常,查询集 的切片返回一个新的查询集 —— 它不会执行查询。
2.可迭代
articleList=models.Article.objects.all()for article in articleList:print(article.title)
3. 惰性查询
使用时才会走数据库
查询集 是惰性执行的 —— 创建查询集不会带来任何数据库的访问。你可以将过滤器保持一整天,直到查询集 需要求值时,Django 才会真正运行这个查询。
queryResult=models.Article.objects.all() # not hits databaseprint(queryResult) # hits databasefor article in queryResult:print(article.title) # hits database
一般来说,只有在“请求”查询集 的结果时才会到数据库中去获取它们。当你确实需要结果时,查询集 通过访问数据库来求值。 关于求值发生的准确时间,参见何时计算查询集。
4.缓存机制
每个查询集都包含一个缓存来最小化对数据库的访问。理解它是如何工作的将让你编写最高效的代码。
在一个新创建的查询集中,缓存为空。首次对查询集进行求值 —— 同时发生数据库查询 ——Django 将保存查询的结果到查询集的缓存中并返回明确请求的结果(例如,如果正在迭代查询集,则返回下一个结果)。接下来对该查询集 的求值将重用缓存的结果。
请牢记这个缓存行为,因为对查询集使用不当的话,它会坑你的。例如,下面的语句创建两个查询集,对它们求值,然后扔掉它们:
print([a.title for a in models.Article.objects.all()])
print([a.create_time for a in models.Article.objects.all()])
这意味着相同的数据库查询将执行两次,显然倍增了你的数据库负载。同时,还有可能两个结果列表并不包含相同的数据库记录,因为在两次请求期间有可能有Article被添加进来或删除掉。为了避免这个问题,只需保存查询集并重新使用它:
queryResult=models.Article.objects.all()
print([a.title for a in queryResult])
print([a.create_time for a in queryResult])
何时查询集不会被缓存?
查询集不会永远缓存它们的结果。当只对查询集的部分进行求值时会检查缓存, 如果这个部分不在缓存中,那么接下来查询返回的记录都将不会被缓存。所以,这意味着使用切片或索引来限制查询集将不会填充缓存。
例如,重复获取查询集对象中一个特定的索引将每次都查询数据库:
>>> queryset = Entry.objects.all()
>>> print queryset[5] # Queries the database
>>> print queryset[5] # Queries the database again
然而,如果已经对全部查询集求值过,则将检查缓存:
>>> queryset = Entry.objects.all()
>>> [entry for entry in queryset] # Queries the database
>>> print queryset[5] # Uses cache
>>> print queryset[5] # Uses cache
下面是一些其它例子,它们会使得全部的查询集被求值并填充到缓存中:
>>> [entry for entry in queryset]
>>> bool(queryset)
>>> entry in queryset
>>> list(queryset)
注:简单地打印查询集不会填充缓存。
queryResult=models.Article.objects.all()
print(queryResult) # hits database
print(queryResult) # hits database
exists()与iterator()方法
exists:
简单的使用if语句进行判断也会完全执行整个queryset并且把数据放入cache,虽然你并不需要这些 数据!为了避免这个,可以用exists()方法来检查是否有数据:
if queryResult.exists():#SELECT (1) AS "a" FROM "blog_article" LIMIT 1; args=()print("exists...")
iterator:
当queryset非常巨大时,cache会成为问题。
处理成千上万的记录时,将它们一次装入内存是很浪费的。更糟糕的是,巨大的queryset可能会锁住系统 进程,让你的程序濒临崩溃。要避免在遍历数据的同时产生queryset cache,可以使用iterator()方法 来获取数据,处理完数据就将其丢弃。
objs = Book.objects.all().iterator() # iterator()可以一次只从数据库获取少量数据,这样可以节省内存 for obj in objs:print(obj.title) #BUT,再次遍历没有打印,因为迭代器已经在上一次遍历(next)到最后一次了,没得遍历了 for obj in objs:print(obj.title)
当然,使用iterator()方法来防止生成cache,意味着遍历同一个queryset时会重复执行查询。所以使 #用iterator()的时候要当心,确保你的代码在操作一个大的queryset时没有重复执行查询。
总结:
queryset的cache是用于减少程序对数据库的查询,在通常的使用下会保证只有在需要的时候才会查询数据库。 使用exists()和iterator()方法可以优化程序对内存的使用。不过,由于它们并不会生成queryset cache,可能 会造成额外的数据库查询。
中介模型
在多对多的关系表中想加入其他字段, Django 允许你指定一个中介模型来定义多对多关系。 你可以将其他字段放在中介模型里面。源模型的ManyToManyField 字段将使用through 参数指向中介模型。
第三张表需要自己创建
示例:
from django.db import modelsclass Person(models.Model):name = models.CharField(max_length=128)def __str__(self): return self.nameclass Group(models.Model):name = models.CharField(max_length=128)members = models.ManyToManyField(Person, through='Membership') #through指定关系表def __str__(self): return self.nameclass Membership(models.Model):person = models.ForeignKey(Person)group = models.ForeignKey(Group)date_joined = models.DateField() #关系表内可以自己加字段invite_reason = models.CharField(max_length=64)
extra
extra(select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None)
有些情况下,Django的查询语法难以简单的表达复杂的 WHERE 子句,对于这种情况, Django 提供了 extra() QuerySet修改机制 — 它能在 QuerySet生成的SQL从句中注入新子句
extra可以指定一个或多个 参数,例如 select, where or tables. 这些参数都不是必须的,但是你至少要使用一个!要注意这些额外的方式对不同的数据库引擎可能存在移植性问题.(因为你在显式的书写SQL语句),除非万不得已,尽量避免这样做
参数: select
The select 参数可以让你在 SELECT 从句中添加其他字段信息,它应该是一个字典,存放着属性名到 SQL 从句的映射。
queryResult=models.Article.objects.extra(select={'is_recent': "create_time > '2017-09-05'"})
结果集中每个 Entry 对象都有一个额外的属性is_recent, 它是一个布尔值,表示 Article对象的create_time 是否晚于2017-09-05.
练习:
# in sqlite:article_obj=models.Article.objects.filter(nid=1).extra(select={"standard_time":"strftime('%%Y-%%m-%%d',create_time)"}).values("standard_time","nid","title")print(article_obj)# <QuerySet [{'title': 'MongoDb 入门教程', 'standard_time': '2017-09-03', 'nid': 1}]>
参数: where / tables
您可以使用where定义显式SQL WHERE子句 - 也许执行非显式连接。您可以使用tables手动将表添加到SQL FROM子句。
where和tables都接受字符串列表。所有where参数均为“与”任何其他搜索条件。
举例来讲:
queryResult=models.Article.objects.extra(where=['nid in (1,3) OR title like "py%" ','nid>2'])
整体插入
创建对象时,尽可能使用bulk_create()来减少SQL查询的数量。例如:
Entry.objects.bulk_create([Entry(headline="Python 3.0 Released"),Entry(headline="Python 3.1 Planned")
])
...更优于:
Entry.objects.create(headline="Python 3.0 Released")
Entry.objects.create(headline="Python 3.1 Planned")
注意该方法有很多注意事项,所以确保它适用于你的情况。
这也可以用在ManyToManyFields中,所以:
my_band.members.add(me, my_friend)
...更优于:
my_band.members.add(me)
my_band.members.add(my_friend)
...其中Bands和Artists具有多对多关联。
补充
1.想给auth_user表添加字段,用继承
from django.db import models
from django.contrib.auth.models import AbstractUserclass UserInfo(AbstractUser): #继承AbstractUser类"""用户信息"""nid = models.AutoField(primary_key=True)nickname = models.CharField(max_length=32)telephone = models.CharField(max_length=11, null=True, unique=True)avatar = models.FileField(upload_to = 'avatar/',default="/avatar/default.png")create_time = models.DateTimeField(auto_now_add=True)blog = models.OneToOneField(to='Blog', to_field='nid',null=True)#在settings中添加配置 AUTH_USER_MODEL = "app01.UserInfo"
# 结果是auth_user表没有了,userinfo表继承了所有字段
2.联合唯一
class Article2Tag(models.Model):nid = models.AutoField(primary_key=True)article = models.ForeignKey(to="Article", to_field='nid')tag = models.ForeignKey(to="Tag", to_field='nid')# 联合唯一class Meta:unique_together = [('article', 'tag'),]
转载于:https://www.cnblogs.com/zhoujunhao/p/8043832.html
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