


Bagaimana untuk Melaksanakan Medan Model Django Dinamik untuk Aplikasi Berbilang Penyewa?
Medan Model Django Dinamik untuk Aplikasi Berbilang Penyewa
Apabila mereka bentuk aplikasi berbilang penyewa, selalunya wajar untuk memberikan pengguna keupayaan untuk menentukan medan data tersuai mereka sendiri . Walau bagaimanapun, mencipta dan mengurus medan dinamik dalam pangkalan data hubungan boleh menjadi rumit. Artikel ini meneroka pelbagai pendekatan untuk menangani cabaran ini dalam Django.
Django-eav
Pakej django-eav, kini dikekalkan dalam beberapa garpu yang berkembang maju, melaksanakan corak Entiti-Atribut-Nilai. Dengan menyimpan atribut dinamik dalam beberapa model Django yang ringkas, penyelesaian ini menyediakan:
- Storan agnostik pangkalan data
- Penyatuan lancar dengan pentadbir Django
- Keupayaan berkuasa untuk mengurus dinamik fields
Walau bagaimanapun, ia mengalami masalah prestasi dan penyelenggaraan yang berpotensi.
Backend Storan PostgreSQL
PostgreSQL menawarkan beberapa jenis data untuk menyimpan data dinamik, termasuk:
- HStoreField: Menawarkan pasangan nilai kunci, tetapi terhad kepada nilai rentetan dan prestasi yang berpotensi lebih perlahan dengan item tinggi dikira.
- JSONField: Menyokong julat jenis data yang lebih luas dan secara amnya berprestasi lebih baik daripada HStoreField, termasuk struktur data bersarang.
- JSONBField: Dibina -in dalam Django 1.9, menawarkan prestasi dan pemampatan data yang lebih baik daripada JSONField.
Medan ini membenarkan pertanyaan diindeks dan boleh digunakan seperti berikut:
class Something(models.Model): data = JSONField(db_index=True) # JSON or JSONB something = Something.objects.create(data={'a': 1, 'b': 2}) Something.objects.filter(data__a=1)
Django MongoDB
Sebagai alternatif, Django MongoDB menyediakan pemodelan dinamik sepenuhnya penyelesaian, membolehkan dokumen terbenam dan senarai model.
from djangotoolbox.fields import DictField class Image(models.Model): exif = DictField() image = Image.objects.create(exif=get_exif_data(...))
Django-mutant
Django-mutant menawarkan Foreign Key dinamik dan medan banyak-ke-banyak, diilhamkan oleh pendekatan Michael Hall. Ia memanfaatkan cangkuk Django South untuk mengubah skema pangkalan data secara dinamik semasa masa jalan, membenarkan apl, model dan medan Django dinamik sepenuhnya.
from dynamo import models test = models.DynamicModel.objects.create(name='Test') foo = models.DynamicModelField.objects.create(model=test, name='foo')
Adalah penting untuk mengambil perhatian potensi risiko kestabilan dan pertimbangan penguncian apabila menggunakan pendekatan dinamik ini . Walau bagaimanapun, ia menyediakan pilihan berkuasa untuk mengurus data dinamik dalam Django.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Melaksanakan Medan Model Django Dinamik untuk Aplikasi Berbilang Penyewa?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.
