Django ORM의 select_관련과 prefetch_관련을 언제 사용합니까?
Django ORM의 select_관련과 prefetch_관련의 차이점
Django ORM에서 select_관련 및 prefetch_관련 메소드는 데이터베이스 쿼리의 관계 관리를 위한 고유한 목적을 제공합니다.
select_관련
Django의 select_관련 메소드는 SQL 조인을 수행하여 데이터베이스 쿼리 중에 관련 모델 데이터를 가져옵니다. 관련 모델의 선택된 필드를 효율적으로 검색하여 후속 쿼리의 필요성을 최소화합니다. 이 접근 방식은 외래 키 또는 OneToOneField 연결과 관련된 관계에 특히 적합합니다.
prefetch_관련
select_관련과 달리 prefetch_관련은 SQL 조인을 수행하지 않습니다. 대신, 관련 모델을 검색하기 위해 별도의 쿼리를 실행합니다. 그런 다음 데이터는 Python에서 "결합"됩니다. 이 방법은 ManyToManyFields 또는 역외래 키 연결과 관련된 관계에 유용합니다.
예
다음 모델 설정을 고려하세요.
<code class="python">class Author(models.Model): name = models.CharField(max_length=100) class Book(models.Model): author = models.ForeignKey(Author)</code>
가져오려면 select_관련을 사용하여 관련 도서가 있는 저자:
<code class="python">author = Author.objects.select_related('book_set').get(pk=1) for book in author.book_set.all(): print(book.title)</code>
prefetch_관련을 사용하여 관련 도서가 있는 저자를 가져오려면:
<code class="python">authors = Author.objects.prefetch_related('book_set').all() for author in authors: for book in author.book_set.all(): print(book.title)</code>
두 가지 방법 모두 관련 데이터를 검색하는 반면, select_관련은 단일에 적합합니다. -제한된 중복 열이 있는 개체 관계. 대조적으로, prefetch_관련은 데이터베이스 통신을 최소화하기 위해 다대다 관계 또는 희박한 역외래 키 관계에 선호됩니다. 그러나 데이터의 Python 표현에서 중복된 개체가 발생할 수 있습니다.
위 내용은 Django ORM의 select_관련과 prefetch_관련을 언제 사용합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
