python--model进阶-白红宇

python--model进阶

阅读量：5099 次

发布时间：2019-06-13

本文共 13183 字，大约阅读时间需要 43 分钟。

一、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)

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3.惰性查询

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。直到你用到了查询集，才会访问数据库取值

queryResult=models.Article.objects.all() # not hits database   没有访问数据库 print(queryResult) # hits database       此时才访问数据库 for article in queryResult:    print(article.title)    # hits database

4.缓存机制

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

此时只访问了一次数据库，第二次for取值时是从缓存中取的

但是缓存肯定是有数据限制的，不可能无限的存值，那就用到了下面的 iterator() 方法

5. exists()与iterator()方法

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

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。　

二、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 参数之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)    #

参数之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'])

三、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。

四、中介模型

class Article(models.Model):    title = models.CharField(max_length=50, verbose_name='文章标题')    tags = models.ManyToManyField(        to="Tag",        through='Article2Tag',        through_fields=('article', 'tag'),    )----------多对多不用django创建的第三张表，用我自己定义的表，并且指定字段这种情况我们可以在自己定义的第三张表中添加有用的字段但是这样的情况下，如果新增文章时，在选tag标签后，在后端无法用 article_obj.tags.add（）方法添加（其他的remove等方法都不管用），因为django不知道你是否新增了有用的字段，并且不知道是否给后添加的字段传值。这就是中介模型。 解决办法就是 ：直接去自定义的第三张表 自己添加记录

五、查询优化（本质就是把表联起来了）

表数据

class UserInfo(AbstractUser):    """    用户信息    """    nid = models.BigAutoField(primary_key=True)    nickname = models.CharField(verbose_name='昵称', max_length=32)    telephone = models.CharField(max_length=11, blank=True, null=True, unique=True, verbose_name='手机号码')    avatar = models.FileField(verbose_name='头像',upload_to = 'avatar/',default="/avatar/default.png")    create_time = models.DateTimeField(verbose_name='创建时间', auto_now_add=True)     fans = models.ManyToManyField(verbose_name='粉丝们',                                  to='UserInfo',                                  through='UserFans',                                  related_name='f',                                  through_fields=('user', 'follower'))     def __str__(self):        return self.username class UserFans(models.Model):    """    互粉关系表    """    nid = models.AutoField(primary_key=True)    user = models.ForeignKey(verbose_name='博主', to='UserInfo', to_field='nid', related_name='users')    follower = models.ForeignKey(verbose_name='粉丝', to='UserInfo', to_field='nid', related_name='followers') class Blog(models.Model):     """    博客信息    """    nid = models.BigAutoField(primary_key=True)    title = models.CharField(verbose_name='个人博客标题', max_length=64)    site = models.CharField(verbose_name='个人博客后缀', max_length=32, unique=True)    theme = models.CharField(verbose_name='博客主题', max_length=32)    user = models.OneToOneField(to='UserInfo', to_field='nid')    def __str__(self):        return self.title class Category(models.Model):    """    博主个人文章分类表    """    nid = models.AutoField(primary_key=True)    title = models.CharField(verbose_name='分类标题', max_length=32)     blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid') class Article(models.Model):     nid = models.BigAutoField(primary_key=True)    title = models.CharField(max_length=50, verbose_name='文章标题')    desc = models.CharField(max_length=255, verbose_name='文章描述')    read_count = models.IntegerField(default=0)    comment_count= models.IntegerField(default=0)    up_count = models.IntegerField(default=0)    down_count = models.IntegerField(default=0)    category = models.ForeignKey(verbose_name='文章类型', to='Category', to_field='nid', null=True)    create_time = models.DateField(verbose_name='创建时间')    blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid')    tags = models.ManyToManyField(        to="Tag",        through='Article2Tag',        through_fields=('article', 'tag'),)  class ArticleDetail(models.Model):    """    文章详细表    """    nid = models.AutoField(primary_key=True)    content = models.TextField(verbose_name='文章内容', )     article = models.OneToOneField(verbose_name='所属文章', to='Article', to_field='nid')  class Comment(models.Model):    """    评论表    """    nid = models.BigAutoField(primary_key=True)    article = models.ForeignKey(verbose_name='评论文章', to='Article', to_field='nid')    content = models.CharField(verbose_name='评论内容', max_length=255)    create_time = models.DateTimeField(verbose_name='创建时间', auto_now_add=True)     parent_comment = models.ForeignKey('self', blank=True, null=True, verbose_name='父级评论')    user = models.ForeignKey(verbose_name='评论者', to='UserInfo', to_field='nid')     up_count = models.IntegerField(default=0)     def __str__(self):        return self.content class ArticleUpDown(models.Model):    """    点赞表    """    nid = models.AutoField(primary_key=True)    user = models.ForeignKey('UserInfo', null=True)    article = models.ForeignKey("Article", null=True)    models.BooleanField(verbose_name='是否赞') class CommentUp(models.Model):    """    点赞表    """    nid = models.AutoField(primary_key=True)    user = models.ForeignKey('UserInfo', null=True)    comment = models.ForeignKey("Comment", null=True)  class Tag(models.Model):    nid = models.AutoField(primary_key=True)    title = models.CharField(verbose_name='标签名称', max_length=32)    blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid')   class Article2Tag(models.Model):    nid = models.AutoField(primary_key=True)    article = models.ForeignKey(verbose_name='文章', to="Article", to_field='nid')    tag = models.ForeignKey(verbose_name='标签', to="Tag", to_field='nid')

View Code

1.select_related

1.1简单使用：

对于一对一字段（OneToOneField）和外键字段（ForeignKey），可以使用select_related 来对QuerySet进行优化。

select_related 返回一个QuerySet，当执行它的查询时它沿着外键关系查询关联的对象的数据。它会生成一个复杂的查询并引起性能的损耗，但是在以后使用外键关系时将不需要数据库查询。

简单说，在对QuerySet使用select_related()函数后，Django会获取相应外键对应的对象，从而在之后需要的时候不必再查询数据库了。

下面的例子解释了普通查询和select_related() 查询的区别。

查询id=2的文章的分类名称,下面是一个标准的查询： # Hits the database.article=models.Article.objects.get(nid=2) # Hits the database again to get the related Blog object.print(article.category.title)''' SELECT     "blog_article"."nid",     "blog_article"."title",     "blog_article"."desc",     "blog_article"."read_count",     "blog_article"."comment_count",     "blog_article"."up_count",     "blog_article"."down_count",     "blog_article"."category_id",     "blog_article"."create_time",     "blog_article"."blog_id",      "blog_article"."article_type_id"              FROM "blog_article"              WHERE "blog_article"."nid" = 2; args=(2,) SELECT     "blog_category"."nid",      "blog_category"."title",      "blog_category"."blog_id"              FROM "blog_category"               WHERE "blog_category"."nid" = 4; args=(4,)  ''' 撞了两次库

如果我们使用select_related()函数：

articleList=models.Article.objects.select_related("category").all()      for article_obj in articleList:        #  Doesn't hit the database, because article_obj.category        #  has been prepopulated in the previous query.        print(article_obj.category.title)SELECT     "blog_article"."nid",      "blog_article"."title",      "blog_article"."desc",     "blog_article"."read_count",      "blog_article"."comment_count",      "blog_article"."up_count",      "blog_article"."down_count",     "blog_article"."category_id",      "blog_article"."create_time",      "blog_article"."blog_id",      "blog_article"."article_type_id",       "blog_category"."nid",      "blog_category"."title",      "blog_category"."blog_id" FROM "blog_article"LEFT OUTER JOIN "blog_category" ON ("blog_article"."category_id" = "blog_category"."nid");

只撞了一次库

1.2多外键查询：

这是针对category的外键查询，如果是另外一个外键呢？让我们一起看下：

article=models.Article.objects.select_related("category").get(nid=1)print(article.articledetail)

观察logging结果，发现依然需要查询两次，所以需要改为：

article=models.Article.objects.select_related("category","articledetail").get(nid=1)print(article.articledetail)

或者：

article=models.Article.objects　　　　　　　　　　　　　.select_related("category")　　　　　　　　　　　　　.select_related("articledetail")　　　　　　　　　　　　　.get(nid=1)            # django 1.7 支持链式操作print(article.articledetail)

SELECT     "blog_article"."nid",     "blog_article"."title",     ......     "blog_category"."nid",     "blog_category"."title",    "blog_category"."blog_id",      "blog_articledetail"."nid",    "blog_articledetail"."content",    "blog_articledetail"."article_id"    FROM "blog_article"   LEFT OUTER JOIN "blog_category" ON ("blog_article"."category_id" = "blog_category"."nid")   LEFT OUTER JOIN "blog_articledetail" ON ("blog_article"."nid" = "blog_articledetail"."article_id")    WHERE "blog_article"."nid" = 1; args=(1,) 只撞了一次库

1.3深层查询

# 查询id=1的文章的用户姓名     article=models.Article.objects.select_related("blog").get(nid=1)    print(article.blog.user.username)

依然需要查询两次：

SELECT    "blog_article"."nid",     "blog_article"."title",     ......      "blog_blog"."nid",      "blog_blog"."title",     FROM "blog_article" INNER JOIN "blog_blog" ON ("blog_article"."blog_id" = "blog_blog"."nid")    WHERE "blog_article"."nid" = 1;     SELECT    "blog_userinfo"."password",     "blog_userinfo"."last_login",    ...... FROM "blog_userinfo"WHERE "blog_userinfo"."nid" = 1;

这是因为第一次查询没有query到userInfo表，所以，修改如下：

article=models.Article.objects.select_related("blog__user").get(nid=1)print(article.blog.user.username)SELECT "blog_article"."nid", "blog_article"."title",......  "blog_blog"."nid", "blog_blog"."title", ......  "blog_userinfo"."password", "blog_userinfo"."last_login",...... FROM "blog_article" INNER JOIN "blog_blog" ON ("blog_article"."blog_id" = "blog_blog"."nid")  INNER JOIN "blog_userinfo" ON ("blog_blog"."user_id" = "blog_userinfo"."nid") WHERE "blog_article"."nid" = 1;

1.4总结

1.select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。2.select_related使用SQL的JOIN语句进行优化，通过减少SQL查询的次数来进行优化、提高性能。3.可以通过可变长参数指定需要select_related的字段名。也可以通过使用双下划线“__”连接字段名来实现指定的递归查询。4.没有指定的字段不会缓存，没有指定的深度不会缓存，如果要访问的话Django会再次进行SQL查询。5.也可以通过depth参数指定递归的深度，Django会自动缓存指定深度内所有的字段。如果要访问指定深度外的字段，Django会再次进行SQL查询。6.也接受无参数的调用，Django会尽可能深的递归查询所有的字段。但注意有Django递归的限制和性能的浪费。7.Django >= 1.7，链式调用的select_related相当于使用可变长参数。Django < 1.7，链式调用会导致前边的select_related失效，只保留最后一个。

2.prefetch_related()

对于多对多字段（ManyToManyField）和一对多字段，可以使用prefetch_related()来进行优化。

prefetch_related()的解决方法是，分别查询每个表，然后用Python处理他们之间的关系。

# 查询所有文章关联的所有标签    article_obj=models.Article.objects.all()    for i in article_obj:         print(i.tags.all())  #4篇文章: hits database 5

改为prefetch_related：

# 查询所有文章关联的所有标签    article_obj=models.Article.objects.prefetch_related("tags").all()    for i in article_obj:         print(i.tags.all())  #4篇文章: hits database 2SELECT "blog_article"."nid",               "blog_article"."title",                ...... FROM "blog_article";   SELECT  ("blog_article2tag"."article_id") AS "_prefetch_related_val_article_id",   "blog_tag"."nid",   "blog_tag"."title",  "blog_tag"."blog_id"   FROM "blog_tag"  INNER JOIN "blog_article2tag" ON ("blog_tag"."nid" = "blog_article2tag"."tag_id")   WHERE "blog_article2tag"."article_id" IN (1, 2, 3, 4);

转载于:https://www.cnblogs.com/liuwei0824/p/7922197.html

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