最近重操 CRUD 旧业,又有一些新的发现,故增加一篇 Django ORM:天使与魔鬼 Part II。
在Web应用程序中,数据库查询是一个关键的环节。优化数据库查询可以显著提高应用程序的性能和响应速度。Django作为一个高度可扩展的Web框架,提供了多种方式来优化数据库查询。本文将介绍一些常用的Django数据库查询优化技巧,从入门到精通,帮助您构建高效的应用程序。
Django的数据库层提供了很多方法来帮助开发者充分的利用他们的数据库。这篇文档收集了相关文档的一些链接,添加了大量提示,并且按照优化数据库使用的步骤的概要来组织。
prefetch_related:不做连表,多次单表查询外键表 ,去重之后显示, 2次单表查询(有几个外键做几次1+N次单表查询)
在前面教程中小编我已经介绍了Django的Queryset特性及高级使用技巧以及Queryset的aggregate和annotate方法。这些技巧和方法都是为了减少对数据库的访问次数和对内存的占用,从而提升网站性能。今天我们再来学习两个非常重要的查询方法select_related和prefetch_related方法,看看如何使用它们避免不必要的数据库查询。高手过招,只差分毫。专业和业余之前的区别就在细节的处理上。为了让大家更直观地看到这两个方法的作用,我们将安装使用django-debug-toolbar这个流行的Django第三方包。
在 确定分布策略 中,我们讨论了在多租户用例中使用 Citus 所需的与框架无关的数据库更改。在这里,我们专门研究如何借助 django-multitenant 库将多租户 Django 应 用程序迁移到 Citus 存储后端。
Django是个好工具,使用的很广泛。 在应用比较小的时候,会觉得它很快,但是随着应用复杂和壮大,就显得没那么高效了。当你了解所用的Web框架一些内部机制之后,才能写成比较高效的代码。
我们通常做查询操作的时候,都是通过模型名字.objects的方式进行操作。其实模型名字.objects是一个django.db.models.manager.Manager对象,而Manager这个类是一个“空壳”的类,他本身是没有任何的属性和方法的。他的方法全部都是通过Python动态添加的方式,从QuerySet类中拷贝过来的。示例图如下:
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。
新建一个项目,在项目中新家一个app,名字自取。将app添加值settings.py中,然后配置settings连接数据库。
ORM,即Object-Relational Mapping(对象关系映射),它的作用是在关系型数据库和业务实体对象之间作一个映射,这样,我们在具体的操作业务对象的时候,就不需要再去和复杂的SQL语句打交道,只需简单的操作对象的属性和方法。下面是一个示例。通过使用 ORM,我们只需要操作 Author 和 Blog 对象,而不用操作相关的数据库表。这里主要介绍一下 Django ORM 的相关使用。
QuerySet 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。 1 >>> 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。 可迭代 ar
在内部,创建、过滤、切片和传递一个QuerySet不会真实操作数据库,在你对查询集提交之前,不会发生任何实际的数据库操作。可以使用下列方法对QuerySet提交查询操作:
仅在 PostgreSQL 上,可以传递位置参数(*fields),以指定DISTINCT应适用的字段名称。
就是通过一个字段点出来的。循环获取数据,再获取外键里面的数据的时候,会再次的执行sql语句进行数据库的查询。
Django ORM用到三个类:Manager、QuerySet、Model。Manager定义表级方法(表级方法就是影响一条或多条记录的方法),我们可以以models.Manager为父类,定义自己的manager,增加表级方法;QuerySet:Manager类的一些方法会返回QuerySet实例,QuerySet是一个可遍历结构,包含一个或多个元素,每个元素都是一个Model 实例,它里面的方法也是表级方法,前面说了,Django给我们提供了增加表级方法的途径,那就是自定义manager类,而不是自定义QuerySet类,一般的我们没有自定义QuerySet类的必要;django.db.models模块中的Model类,我们定义表的model时,就是继承它,它的功能很强大,通过自定义model的instance可以获取外键实体等,它的方法都是记录级方法(都是实例方法,貌似无类方法),不要在里面定义类方法,比如计算记录的总数,查看所有记录,这些应该放在自定义的manager类中。以Django1.6为基础。
Django是一个功能强大的Web框架,提供了丰富的功能和高级用法,以支持构建复杂的Web应用。在本文中,我们将深入探讨一些Django的高级用法,包括中间件、自定义管理命令、信号、性能优化等方面,以帮助你更好地利用Django进行Web开发。
我们通常做查询操作的时候,都是通过模型名字.objects的方式进行操作。其实模型名字.objects是一个django.db.models.manager.Manager对象,而Manager这个类是一个“空壳”的类,他本身是没有任何的属性和方法的。他的方法全部都是通过Python动态添加的方式,从QuerySet类中拷贝过来的。
官网:https://www.djangoproject.com/ 博客:https://www.liujiangblog.com/ 本博客内容参考git:https://gitcode.net/mirrors/jackfrued/Python-100-Days 一些细节问题,大家可以查看git连接。本文主要的改变为把代码升级为django4.1版本。
该对象内只含有only括号所指定的属性(其他属性也可以获取,但是需要重新走数据库查询)
网站加载速度越快,访客互动性、留住率和转换率就越高,这早已不是什么秘密。网站每延迟 100 毫秒,亚马逊的销售额就会减少 1%;延迟增加 500 毫秒,这意味着谷歌的流量和收入就会减少 20%。要是有
每一列属性都是不可再分的,两列的属性相近或相似或一样,应尽量合并属性一样的列,确保不产生冗余数据。
Django ORM执行原生SQL # extra # 在QuerySet的基础上继续执行子语句 # extra(self, select=None, where=None, params=None, tables=None, order_by=None, select_params=None) # select和select_params是一组,where和params是一组,tables用来设置from哪个表 # Entry.objects.extra(select={'new_id': "selec
1.缓存 1.缓存的配置,在settings里面,是必定要配置,一共好几种。这个先做个了解 CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache', 'LOCATION': 'unique-snowflake', 'TIMEOUT': 300, # 缓存超时时间(默认300,None表示永不过期,0表示立即过期) 'OPTIONS':
一般操作
对于ForeignKey对象,clear()和remove()方法仅在null=True时存在
Django ORM对数据库操作的封装相当完善,日常大部分数据库操作都可以通过ORM实现。
Django ORM对数据库操作的封装相当完善,日常大部分数据库操作都可以通过ORM实现。但django将查询过程隐藏在了后台,这在开发时可能会略显晦涩,并且使用方式不当还会造成开销过大。
中间件是介于request与response处理之间的一道处理过程,相对比较轻量级,并且在全局上改变django的输入与输出。
今天我们将研究一下能显著提升页面性能的方法 —— 资源提示与指令。你也许听说过 preload,prefetch 和 preconnect,可是我们想研究的更深一点,搞清他们之间的区别并且充分的利用它们。它们带来的好处包括允许前端开发人员来优化资源的加载,减少往返路径并且在浏览页面时可以更快的加载到资源。
Django的admindocs应用从模型、视图、模板标签以及模板过滤器中,为任何INSTALLED_APPS中的应用获取文档。并且让文档可以在Django admin中使用。
视觉 - 语言预训练 (Vision-Language Pre-training,VLP) 提高了许多视觉 - 语言任务的性能。然而,大多数现有的预训练模型只能在基于理解任务或基于生成任务中表现出色。
模型类如果未指明表名,Django默认以小写app应用名_小写模型类名为数据库表名。
MiniFilter 微过滤驱动是相对于SFilter传统过滤驱动而言的,传统文件过滤驱动相对来说较为复杂,且接口不清晰并不符合快速开发的需求,为了解决复杂的开发问题,微过滤驱动就此诞生,微过滤驱动在编写时更简单,多数IRP操作都由过滤管理器(FilterManager或Fltmgr)所接管,因为有了兼容层,所以在开发中不需要考虑底层IRP如何派发,更无需要考虑兼容性问题,用户只需要编写对应的回调函数处理请求即可,这极大的提高了文件过滤驱动的开发效率。
视觉语言预训练 (VLP) 提高了许多视觉语言任务的性能。但是,大多数现有的预训练模型仅在基于理解的任务或基于生成的任务中表现出色。此外,通过使用从web收集的嘈杂的图像-文本对来扩展数据集,在很大程度上实现了性能改进,但这是监督的次优来源。
这篇我们来解释什么是N+1的问题,在所有的ORM中,这都会是一个问题,新手很容易踩到坑。进而导致系统变慢,然后拖垮整个系统。
过滤器和拦截器有相似之处,都能对 Servlet 请求二次加工。但是过滤器并不是 SpringBoot 规范中的概念,事实上,过滤器是 Servlet 规范中的事物。
网页的性能,大部分情况下是影响用户使用体验的第一要素,特别是对于很多电商、金融网站,可能几秒的性能提升就意味着更大的转化率和收益。
卷积神经网络(CNN)起源于人们对大脑视神经的研究,自从1980年代,CNN就被用于图像识别了。最近几年,得益于算力提高、训练数据大增,以及第11章中介绍过的训练深度网络的技巧,CNN在一些非常复杂的视觉任务上取得了超出人类表现的进步。CNN支撑了图片搜索、无人驾驶汽车、自动视频分类,等等。另外,CNN也不再限于视觉,比如:语音识别和自然语言处理,但这一章只介绍视觉应用。
本篇对drf中的mixins进行简要的分析总结。 Mixins在drf中主要配合viewset共同使用,实现http方法与mixins的相关类与方法进行关联。
由上图可以看出这个类的一个逻辑,其中,perform_create( )对serializer直接进行save保存,当在一些情境下,我们需要对perform_create( )进行重写。 那么我们现在可能有一个下面的需要: 假设现在有一个course课程model,里面维持了一个数,记录课程收藏数,还存在一个用户收藏userfav的model(应当有一个外键指向course),当一个用户对课程进行收藏,理论上现在post进来的应该是userfav的instance,显然,我们还需要对相应course的收藏数进行+1。 这个时候,我们就需要重写perform_create( )方法!
作者:Shaohui Lin、Rongrong Ji、Feiyue Huang 等
如果选出 Chrome DevTools 里最常用的功能,那 Network 肯定是其中之一。
想要让深度神经网络更快,更节能一般有两种方法。一种方法是提出更好的神经网络设计。例如,MobileNet比VGG16小32倍,快10倍,但结果相同。另一种方法是,通过去除神经元之间不影响结果的连接,压缩现有的神经网络。本文将讨论如何实现第二种方法。 我们将让MobileNet-224缩小25%。换句话说,我们要在几乎不损失精度的情况下,将把它的参数从400万个减少到300万个。 如何能做到这点 由于MobileNet比VGG16小32倍,但具有相同的精度,所以它必须比VGG更有效地捕捉知识。 事实上,VG
本译文源自PANTHEON.tech公司技术博客文章《VPP 105: Memory Management & DPDK APIs》,在我们深入运用VPP的过程中,不免对其中涉及的各类技术与库——它们的实践应用、优势特性及对应API——产生诸多疑问。这篇针对性的文章恰好为我们详尽答疑,扫清困惑。很适合入门vpp的同学学习。如需查阅原文,欢迎直接点击文末阅读原文。
布隆过滤器(Bloom Filter)于 1970 年由布隆提出的,是专门用于检索一个元素是否存在于一个集合中的算法。
注: 本文知识点是根据自己的项目经验及慕课网的教学视频整理所得, 如需转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/zhuchenglin/p/10223596.html
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