记录Django开发心得
概念层面
概括
Django是属于MVC的Web框架。
Model:负责与数据库打交道
View:负责获取或者增强从Models得到的数据
Controller:这是Django本身
Project与App的区别
Project:提供各种配置文件 App:功能的结合,包括Model和view,需要在根目录下添加”__init__.py”,使得Python可以识别
ManyToMany与ForeignKey的区别
ForeignKey例子:
员工打卡上班的记录——员工可有多次打卡记录,但是一次刷卡记录只能有单一员工属性(一对多)
ManyToMany例子:
一篇文章可以有多个标签,而一个标签对应的文章也可以是多篇的(多对多)
ManyToMany还有一种特殊的结构,非常类似Twitter的Follow。
假设 A Follow了 B,但是B并没有Follow A,他们之间的Follow是不对等的,要实现这种关系,要在Meta里面设置symetric=False
SexyCode
这是我理解后觉得“性感到死”的一些代码:
lambda x, y: x+y
Lambda其实和JS中的匿名函数有这异曲同工的作用,嫌起名麻烦,就丢进去,Lambda默认返回里面的值,所以不需要return
map(lambda x: x+1, [1,2,3]) #得到[2,3,4]
也就是每个都执行一次前面的函数
reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3]) #得到6
也就是每个都和之前的元素执行一次操作
[i for i in xrange(0,100) if i%2==0]
得到100以下所有偶数。学术上叫“列表推导”,但在现实案例中是遍历的好工具。
Q(**{key:value})
我在培训的时候,学到的是Q、F这两个Django函数是不接受字符串的,即 Q("abc=1") 是不能接受的。但是这段代码性感之处就是彻底摆脱了这条束缚(其实就是重写了keyword对),可以随意构造你喜欢的查询段,这在构造搜索功能时十分有用。比如:
q_dict = reduce(lambda x,y: x&y, [ Q(**{"%s__slug_name" % taxonomy:request.GET.get(taxonomy)} ) for taxonomy in request.GET.keys() if taxonomy in SEARCHABLE_LIST ]) @property
这个@符号的用法叫“修饰器”,个人感觉这是python比其他语言优美的地方,如何构造修饰器的话,还是看文档的好。这里只是说在class中使用 @property 的话,这个函数就自动地变成class的属性了,这和js的set、get很像
super超类的使用,super一出,继承的子class一概不执行自身的函数,而是执行super指定的函数
annotate和aggregate。这两个家伙在构造新的query_set时非常有用。比如要统计出一台电脑的总价时,在ComputerManager里面使用
def get_query_set(self): query_set = super(ComputerManager, self).get_query_set() query_set = query_set.annotate(price=Sum('devices__price'))
这样,每台电脑就有了总价格。这在构造商品集的时候很方便,但是admin.py的编写就略显罗嗦了。
Error集
取出数据时:XXManager object is not iterable
这是因为Django不会在执行代码过程中得出SQL语句并查询(所以想获得Sql语句也是不可能的)。所以需要使用.get(),.all(),.filter来获得真正的数据实体

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MySQL에는 무료 커뮤니티 버전과 유료 엔터프라이즈 버전이 있습니다. 커뮤니티 버전은 무료로 사용 및 수정할 수 있지만 지원은 제한되어 있으며 안정성이 낮은 응용 프로그램에 적합하며 기술 기능이 강합니다. Enterprise Edition은 안정적이고 신뢰할 수있는 고성능 데이터베이스가 필요하고 지원 비용을 기꺼이 지불하는 응용 프로그램에 대한 포괄적 인 상업적 지원을 제공합니다. 버전을 선택할 때 고려 된 요소에는 응용 프로그램 중요도, 예산 책정 및 기술 기술이 포함됩니다. 완벽한 옵션은없고 가장 적합한 옵션 만 있으므로 특정 상황에 따라 신중하게 선택해야합니다.

이 기사는 MySQL 데이터베이스의 작동을 소개합니다. 먼저 MySQLworkBench 또는 명령 줄 클라이언트와 같은 MySQL 클라이언트를 설치해야합니다. 1. MySQL-Uroot-P 명령을 사용하여 서버에 연결하고 루트 계정 암호로 로그인하십시오. 2. CreateABase를 사용하여 데이터베이스를 작성하고 데이터베이스를 선택하십시오. 3. CreateTable을 사용하여 테이블을 만들고 필드 및 데이터 유형을 정의하십시오. 4. InsertInto를 사용하여 데이터를 삽입하고 데이터를 쿼리하고 업데이트를 통해 데이터를 업데이트하고 DELETE를 통해 데이터를 삭제하십시오. 이러한 단계를 마스터하고 일반적인 문제를 처리하는 법을 배우고 데이터베이스 성능을 최적화하면 MySQL을 효율적으로 사용할 수 있습니다.

해시 값으로 저장되기 때문에 MongoDB 비밀번호를 Navicat을 통해 직접 보는 것은 불가능합니다. 분실 된 비밀번호 검색 방법 : 1. 비밀번호 재설정; 2. 구성 파일 확인 (해시 값이 포함될 수 있음); 3. 코드를 점검하십시오 (암호 하드 코드 메일).

MySQL은 기본 데이터 저장 및 관리를위한 네트워크 연결없이 실행할 수 있습니다. 그러나 다른 시스템과의 상호 작용, 원격 액세스 또는 복제 및 클러스터링과 같은 고급 기능을 사용하려면 네트워크 연결이 필요합니다. 또한 보안 측정 (예 : 방화벽), 성능 최적화 (올바른 네트워크 연결 선택) 및 데이터 백업은 인터넷에 연결하는 데 중요합니다.

MySQL 데이터베이스 성능 최적화 안내서 리소스 집약적 응용 프로그램에서 MySQL 데이터베이스는 중요한 역할을 수행하며 대규모 트랜잭션 관리를 담당합니다. 그러나 응용 프로그램 규모가 확장됨에 따라 데이터베이스 성능 병목 현상은 종종 제약이됩니다. 이 기사는 일련의 효과적인 MySQL 성능 최적화 전략을 탐색하여 응용 프로그램이 고 부하에서 효율적이고 반응이 유지되도록합니다. 실제 사례를 결합하여 인덱싱, 쿼리 최적화, 데이터베이스 설계 및 캐싱과 같은 심층적 인 주요 기술을 설명합니다. 1. 데이터베이스 아키텍처 설계 및 최적화 된 데이터베이스 아키텍처는 MySQL 성능 최적화의 초석입니다. 몇 가지 핵심 원칙은 다음과 같습니다. 올바른 데이터 유형을 선택하고 요구 사항을 충족하는 가장 작은 데이터 유형을 선택하면 저장 공간을 절약 할 수있을뿐만 아니라 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.

HADIDB : 가볍고 높은 수준의 확장 가능한 Python 데이터베이스 HadIDB (HADIDB)는 파이썬으로 작성된 경량 데이터베이스이며 확장 수준이 높습니다. PIP 설치를 사용하여 HADIDB 설치 : PIPINSTALLHADIDB 사용자 관리 사용자 만들기 사용자 : createUser () 메소드를 작성하여 새 사용자를 만듭니다. Authentication () 메소드는 사용자의 신원을 인증합니다. Fromhadidb.operationimportuseruser_obj = user ( "admin", "admin") user_obj.

MySQL Workbench는 구성이 올바른 경우 MariadB에 연결할 수 있습니다. 먼저 커넥터 유형으로 "mariadb"를 선택하십시오. 연결 구성에서 호스트, 포트, 사용자, 비밀번호 및 데이터베이스를 올바르게 설정하십시오. 연결을 테스트 할 때는 마리아드 브 서비스가 시작되었는지, 사용자 이름과 비밀번호가 올바른지, 포트 번호가 올바른지, 방화벽이 연결을 허용하는지 및 데이터베이스가 존재하는지 여부를 확인하십시오. 고급 사용에서 연결 풀링 기술을 사용하여 성능을 최적화하십시오. 일반적인 오류에는 불충분 한 권한, 네트워크 연결 문제 등이 포함됩니다. 오류를 디버깅 할 때 오류 정보를 신중하게 분석하고 디버깅 도구를 사용하십시오. 네트워크 구성을 최적화하면 성능이 향상 될 수 있습니다

생산 환경의 경우 성능, 신뢰성, 보안 및 확장 성을 포함한 이유로 서버는 일반적으로 MySQL을 실행해야합니다. 서버에는 일반적으로보다 강력한 하드웨어, 중복 구성 및 엄격한 보안 조치가 있습니다. 소규모 저하 애플리케이션의 경우 MySQL이 로컬 컴퓨터에서 실행할 수 있지만 자원 소비, 보안 위험 및 유지 보수 비용은 신중하게 고려되어야합니다. 신뢰성과 보안을 높이려면 MySQL을 클라우드 또는 기타 서버에 배포해야합니다. 적절한 서버 구성을 선택하려면 응용 프로그램 부하 및 데이터 볼륨을 기반으로 평가가 필요합니다.
