


Übersicht über verwandte Namen in Django-Modellen
Bei der Arbeit mit relationalen Datenbanken in Django spielt der Parameter related_name eine entscheidende Rolle beim Aufbau umgekehrter Beziehungen . Dieser Artikel untersucht seine Verwendung und Bedeutung sowohl in ManyToManyField- als auch in ForeignKey-Feldern.
Many-to-Many-Beziehungen mit verwandten Namen
In ManyToManyField-Beziehungen definiert related_name den Attributnamen wird verwendet, um auf die umgekehrte Beziehung des zugehörigen Modells zuzugreifen. Zum Beispiel im folgenden Codeausschnitt:
class Map(db.Model): members = models.ManyToManyField(User, related_name='maps', verbose_name=_('members'))
Related_name='maps' gibt an, dass die umgekehrte Beziehung vom Benutzer zurück zur Karte als User.maps zugänglich sein wird. Durch das Hinzufügen des zugehörigen_Namens wird die Syntax im Vergleich zum standardmäßigen, von Django generierten umgekehrten Beziehungsnamen (User.map_set) intuitiver und weniger ausführlich.
Fremdschlüsselbeziehungen mit verwandten Namen
In ähnlicher Weise kann related_name in ForeignKey-Beziehungen verwendet werden. In diesem Fall definiert es jedoch den Attributnamen, der für den Zugriff auf die umgekehrte Beziehung im untergeordneten Modell verwendet wird. Die Angabe eines verwandten_Namens ist nicht zwingend erforderlich, verbessert aber die Lesbarkeit und Benutzerfreundlichkeit.
Zusätzliche Funktionen
Neben der Anpassung des Attributnamens der umgekehrten Relation bietet related_name weitere wichtige Funktionen:
- Umgekehrte Beziehung deaktivieren: Durch Festlegen des zugehörigen_Namens zu „ “ wird die umgekehrte Beziehung explizit deaktiviert.
- Abfragesyntax anpassen: Um eine benutzerdefinierte Abfragesyntax zu erreichen, können Entwickler related_name als Filterausdruck verwenden. Beispielsweise ruft User(name__in=current_user.maps.all().values_list('name', flat=True)) alle Benutzer ab, die Mitglieder einer der mit dem aktuellen Benutzer verknüpften Karten sind.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verbessert „verwandter_name' umgekehrte Beziehungen in Django-Modellen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Die Auswahl von Python oder C hängt von den Projektanforderungen ab: 1) Wenn Sie eine schnelle Entwicklung, Datenverarbeitung und Prototypdesign benötigen, wählen Sie Python. 2) Wenn Sie eine hohe Leistung, eine geringe Latenz und eine schließende Hardwarekontrolle benötigen, wählen Sie C.

Indem Sie täglich 2 Stunden Python -Lernen investieren, können Sie Ihre Programmierkenntnisse effektiv verbessern. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lesen Sie Dokumente oder sehen Sie sich Tutorials an. 2. Üben: Schreiben Sie Code und vollständige Übungen. 3. Überprüfung: Konsolidieren Sie den Inhalt, den Sie gelernt haben. 4. Projektpraxis: Wenden Sie an, was Sie in den tatsächlichen Projekten gelernt haben. Ein solcher strukturierter Lernplan kann Ihnen helfen, Python systematisch zu meistern und Karriereziele zu erreichen.

Zu den Methoden zum effizienten Erlernen von Python innerhalb von zwei Stunden gehören: 1. Überprüfen Sie das Grundkenntnis und stellen Sie sicher, dass Sie mit der Python -Installation und der grundlegenden Syntax vertraut sind. 2. Verstehen Sie die Kernkonzepte von Python wie Variablen, Listen, Funktionen usw.; 3.. Master Basic und Advanced Nutzung unter Verwendung von Beispielen; 4.. Lernen Sie gemeinsame Fehler und Debugging -Techniken; 5. Wenden Sie Leistungsoptimierung und Best Practices an, z. B. die Verwendung von Listenfunktionen und dem Befolgen des Pep8 -Stilhandbuchs.

Python ist für Anfänger und Datenwissenschaften geeignet und C für Systemprogramme und Spieleentwicklung geeignet. 1. Python ist einfach und einfach zu bedienen, geeignet für Datenwissenschaft und Webentwicklung. 2.C bietet eine hohe Leistung und Kontrolle, geeignet für Spieleentwicklung und Systemprogrammierung. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Python eignet sich besser für Datenwissenschaft und schnelle Entwicklung, während C besser für Hochleistungen und Systemprogramme geeignet ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und leicht zu lernen, geeignet für die Datenverarbeitung und wissenschaftliches Computer. 2.C hat eine komplexe Syntax, aber eine hervorragende Leistung und wird häufig in der Spieleentwicklung und der Systemprogrammierung verwendet.

Es ist machbar, zwei Stunden am Tag zu investieren, um Python zu lernen. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lernen Sie in einer Stunde neue Konzepte wie Listen und Wörterbücher. 2. Praxis und Übung: Verwenden Sie eine Stunde, um Programmierübungen durchzuführen, z. B. kleine Programme. Durch vernünftige Planung und Ausdauer können Sie die Kernkonzepte von Python in kurzer Zeit beherrschen.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.


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