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QuerySet

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1.可切片

使用Python 的切片語法來限制查詢集記錄的數目?。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)

不支持負的索引（例如Entry.objects.all()[-1]）。通常，查詢集?的切片返回一個新的查詢集?—— 它不會執行查詢。

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2.可迭代

articleList=models.Article.objects.all()for article in articleList:print(article.title)

　　

3.?惰性查詢

使用時才會走數據庫

查詢集?是惰性執行的 —— 創建查詢集不會帶來任何數據庫的訪問。你可以將過濾器保持一整天，直到查詢集?需要求值時，Django 才會真正運行這個查詢。

queryResult=models.Article.objects.all() # not hits databaseprint(queryResult) # hits databasefor article in queryResult:print(article.title) # hits database

?一般來說，只有在“請求”查詢集?的結果時才會到數據庫中去獲取它們。當你確實需要結果時，查詢集?通過訪問數據庫來求值。?關于求值發生的準確時間，參見何時計算查詢集。

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4.緩存機制

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每個查詢集都包含一個緩存來最小化對數據庫的訪問。理解它是如何工作的將讓你編寫最高效的代碼。

在一個新創建的查詢集中，緩存為空。首次對查詢集進行求值 —— 同時發生數據庫查詢 ——Django 將保存查詢的結果到查詢集的緩存中并返回明確請求的結果（例如，如果正在迭代查詢集，則返回下一個結果）。接下來對該查詢集?的求值將重用緩存的結果。

請牢記這個緩存行為，因為對查詢集使用不當的話，它會坑你的。例如，下面的語句創建兩個查詢集，對它們求值，然后扔掉它們：

print([a.title for a in models.Article.objects.all()]) print([a.create_time for a in models.Article.objects.all()])

這意味著相同的數據庫查詢將執行兩次，顯然倍增了你的數據庫負載。同時，還有可能兩個結果列表并不包含相同的數據庫記錄，因為在兩次請求期間有可能有Article被添加進來或刪除掉。為了避免這個問題，只需保存查詢集并重新使用它：

queryResult=models.Article.objects.all() print([a.title for a in queryResult]) print([a.create_time for a in queryResult])

何時查詢集不會被緩存?

查詢集不會永遠緩存它們的結果。當只對查詢集的部分進行求值時會檢查緩存， 如果這個部分不在緩存中，那么接下來查詢返回的記錄都將不會被緩存。所以，這意味著使用切片或索引來限制查詢集將不會填充緩存。

例如，重復獲取查詢集對象中一個特定的索引將每次都查詢數據庫：

>>> queryset = Entry.objects.all() >>> print queryset[5] # Queries the database >>> print queryset[5] # Queries the database again

然而，如果已經對全部查詢集求值過，則將檢查緩存：

>>> 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，它們會使得全部的查詢集被求值并填充到緩存中：

>>> [entry for entry in queryset] >>> bool(queryset) >>> entry in queryset >>> list(queryset)

注：簡單地打印查詢集不會填充緩存。

queryResult=models.Article.objects.all() print(queryResult) # hits database print(queryResult) # hits database

　　

exists()與iterator()方法

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exists：

簡單的使用if語句進行判斷也會完全執行整個queryset并且把數據放入cache，雖然你并不需要這些 數據！為了避免這個，可以用exists()方法來檢查是否有數據：

if queryResult.exists():#SELECT (1) AS "a" FROM "blog_article" LIMIT 1; args=()print("exists...")

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iterator:

當queryset非常巨大時，cache會成為問題。

處理成千上萬的記錄時，將它們一次裝入內存是很浪費的。更糟糕的是，巨大的queryset可能會鎖住系統 進程，讓你的程序瀕臨崩潰。要避免在遍歷數據的同時產生queryset cache，可以使用iterator()方法 來獲取數據，處理完數據就將其丟棄。

objs = Book.objects.all().iterator() # iterator()可以一次只從數據庫獲取少量數據，這樣可以節省內存 for obj in objs:print(obj.title) #BUT,再次遍歷沒有打印,因為迭代器已經在上一次遍歷(next)到最后一次了,沒得遍歷了 for obj in objs:print(obj.title)

當然，使用iterator()方法來防止生成cache，意味著遍歷同一個queryset時會重復執行查詢。所以使 #用iterator()的時候要當心，確保你的代碼在操作一個大的queryset時沒有重復執行查詢。

總結:

queryset的cache是用于減少程序對數據庫的查詢，在通常的使用下會保證只有在需要的時候才會查詢數據庫。 使用exists()和iterator()方法可以優化程序對內存的使用。不過，由于它們并不會生成queryset cache，可能 會造成額外的數據庫查詢。　

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中介模型

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在多對多的關系表中想加入其他字段, Django 允許你指定一個中介模型來定義多對多關系。?你可以將其他字段放在中介模型里面。源模型的ManyToManyField?字段將使用through?參數指向中介模型。

第三張表需要自己創建

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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指定關系表def __str__(self): return self.nameclass Membership(models.Model):person = models.ForeignKey(Person)group = models.ForeignKey(Group)date_joined = models.DateField() #關系表內可以自己加字段invite_reason = models.CharField(max_length=64)

　　

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extra

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extra(select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None)

有些情況下，Django的查詢語法難以簡單的表達復雜的?WHERE?子句，對于這種情況, Django 提供了?extra()?QuerySet修改機制 — 它能在?QuerySet生成的SQL從句中注入新子句

extra可以指定一個或多個?參數,例如?select,?where?or?tables.?這些參數都不是必須的，但是你至少要使用一個!要注意這些額外的方式對不同的數據庫引擎可能存在移植性問題.(因為你在顯式的書寫SQL語句),除非萬不得已,盡量避免這樣做

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參數:?select

The?select?參數可以讓你在?SELECT?從句中添加其他字段信息，它應該是一個字典，存放著屬性名到 SQL 從句的映射。

queryResult=models.Article.objects.extra(select={'is_recent': "create_time > '2017-09-05'"})

結果集中每個 Entry 對象都有一個額外的屬性is_recent, 它是一個布爾值，表示 Article對象的create_time 是否晚于2017-09-05.

練習：

# 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 入門教程', 'standard_time': '2017-09-03', 'nid': 1}]>

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參數:??where?/?tables

您可以使用where定義顯式SQL?WHERE子句 - 也許執行非顯式連接。您可以使用tables手動將表添加到SQL?FROM子句。

where和tables都接受字符串列表。所有where參數均為“與”任何其他搜索條件。

舉例來講：

queryResult=models.Article.objects.extra(where=['nid in (1,3) OR title like "py%" ','nid>2'])

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整體插入

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創建對象時，盡可能使用bulk_create()來減少SQL查詢的數量。例如：

Entry.objects.bulk_create([Entry(headline="Python 3.0 Released"),Entry(headline="Python 3.1 Planned") ])

...更優于：

Entry.objects.create(headline="Python 3.0 Released") Entry.objects.create(headline="Python 3.1 Planned")

注意該方法有很多注意事項，所以確保它適用于你的情況。

這也可以用在ManyToManyFields中，所以：

my_band.members.add(me, my_friend)

...更優于：

my_band.members.add(me) my_band.members.add(my_friend)

...其中Bands和Artists具有多對多關聯。

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補充

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1.想給auth_user表添加字段,用繼承

from django.db import models from django.contrib.auth.models import AbstractUserclass UserInfo(AbstractUser): #繼承AbstractUser類"""用戶信息"""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" # 結果是auth_user表沒有了,userinfo表繼承了所有字段

　　

2.聯合唯一

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')# 聯合唯一class Meta:unique_together = [('article', 'tag'),]

　　

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轉載于:https://www.cnblogs.com/zhoujunhao/p/8043832.html

《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Django model进阶的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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