


Wie steuert der Parameter „related_name' von Django umgekehrte Beziehungen in Modellen?
Umgekehrte Beziehungen in Django-Modellen: Erkundung von related_name
Beim Einrichten von ManyToManyField- und ForeignKey-Beziehungen in Django-Modellen spielt das Argument related_name eine entscheidende Rolle. Wenn Entwickler seinen Zweck verstehen, können sie die Umkehrbeziehungen zwischen Modellen anpassen und so die Klarheit und Effizienz des Codes verbessern.
Zweck von „Related_name“
Das Attribut „Related_name“ definiert den Namen, der der Umkehrung zugewiesen wird Beziehung auf der anderen Seite der Beziehung. Standardmäßig generiert Django automatisch einen Namen aus dem Namen des Modells und einem „_set“-Suffix. Durch die Angabe eines benutzerdefinierten Werts wird jedoch die Standardbenennungskonvention von Django ersetzt.
Beispielverwendung
Betrachten Sie die folgende Modelldefinition:
class Map(db.Model): members = models.ManyToManyField(User, related_name='maps', verbose_name=_('members'))
In diesem Beispiel , der related_name='maps' gibt an, dass die umgekehrte Beziehung vom Benutzermodell zurück zum Kartenmodell „maps“ genannt wird. Dies bedeutet, dass Benutzer anstelle des Standardnamens „user_set“ über ein „maps“-Attribut verfügen.
Vorteile der Anpassung des zugehörigen_Namens
Die Anpassung des zugehörigen_Namens bietet mehrere Vorteile:
- Verbesserte Lesbarkeit: Ein benutzerdefinierter Name macht den Code besser lesbar und verständlich. Wenn ein Benutzerobjekt beispielsweise den Namen current_user trägt, ist der Zugriff auf verwandte Maps-Instanzen über current_user.maps intuitiver als über current_user.map_set.
- Geringere Unübersichtlichkeit: Durch die Vermeidung des Suffixes „_set“ Benutzerdefinierte verwandte_Namen führen zu saubererem und prägnanterem Code.
- Anpassbar Benennung: Entwickler haben die Flexibilität, den am besten geeigneten Namen für die umgekehrte Beziehung zu wählen, der mit dem Domänenmodell und der Anwendungslogik übereinstimmen kann.
Rückwärtsbeziehung deaktivieren
Um die Erstellung einer umgekehrten Beziehung zu verhindern, können Benutzer beim Definieren des Felds den zugehörigen_Namen auf „ “ setzen. Dies ist nützlich, wenn nur eine einseitige Beziehung gewünscht wird.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie steuert der Parameter „related_name' von Django umgekehrte Beziehungen in Modellen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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