


Djangos Modell ist nicht sehr effizient, insbesondere wenn Sie viele Datenbankoperationen durchführen. Wenn Sie Django nur zum Öffnen einer Unternehmenswebsite oder zum Auslagern von Projekten verwenden, können Sie es ein wenig überspringen und sind zufällig ein Effizienzfreak Wenn die Effizienzanforderungen des Programms relativ hoch sind, sollten Sie auf die folgenden Methoden achten.
1. Methode count():
Wenn wir die Methode count verwenden möchten, um die Anzahl der Datensätze zu ermitteln, können wir die folgende Methode verwenden:
num = info.objects.filter('... ').count( )
Werfen wir einen Blick darauf, wie die Zählmethode im Django-Modellmodul geschrieben ist?
def count(self):
"""
Führt einen SELECT COUNT() aus und gibt die Anzahl der Datensätze als
Ganzzahl zurück.
Wenn das QuerySet bereits vollständig zwischengespeichert ist, wird dies einfach zurückgegeben die Länge
des zwischengespeicherten Ergebnissatzes, um mehrere SELECT COUNT(*)-Aufrufe zu vermeiden.
"""
wenn self._result_cache nicht None und nicht self._iter ist:
gibt len(self) zurück. _result_cache)
return self.query.get_count(using=self.db)
Aus dem oben Gesagten muss count() des Djang-Modells die SELECT COUNT()-Anweisung ausführen, die tatsächlich die Datenbank abfragt Wenn also viele Datensätze vorhanden sind, ist
die Effizienz der Datenbankabfrage immer noch relativ hoch.
Wenn wir beispielsweise die len()-Methode verwenden können, um die Länge zu ermitteln, ist die verwendete Iteration geringer .
info = info.objects.filter('...')
num = len(info)
2 Mehrzweck-Slices
Zum Beispiel, wenn wir Daten abfragen möchten, wenn Ihre Daten Das Volumen ist relativ groß. Wenn Sie in diesem Fall den Umfang der Abfrage nicht einschränken, ist der Systemaufwand sehr groß. Wenn Sie beispielsweise
Nachrichtendaten in Seiten anzeigen möchten, müssen Sie so viel lesen Daten so, wie Sie sie auf einer Seite anzeigen möchten, anstatt alle Daten auf einmal zu lesen und sie dann gemäß eingeschränkten Bedingungen anzuzeigen.
Wenn Sie beispielsweise die ersten 10 Nachrichten anzeigen möchten, gehen Sie wie folgt vor:
news = News.objects.all()[1:10]
statt:
news = News.objects.all()
news = news[1:10]
Weil
news = News.objects.all()
news = news[1:10]
Sie sind Beim Einfügen der Datenbank werden alle darin enthaltenen Daten ausgelesen, was nicht sehr effizient ist.
Die oben genannten Punkte sind einige kleine Methoden zur Verbesserung der Effizienz des Django-Modells. Ich hoffe, dass jeder bei der Entwicklung von Projekten mit Django auf einige Effizienzaspekte achtet.

PythonarraysSupportvariousoperationen: 1) SlicicingExtractsSubsets, 2) Anhang/Erweiterungen, 3) Einfügen von PlaceSelementsatspezifischePositionen, 4) Entfernen von Delettel, 5) Sortieren/ReversingChangesorder und 6) compredewlistenwlists basierte basierte, basierte Zonexistin

NumpyarraysaresessentialForApplicationsRequeeFoughnumericalComputations und Datamanipulation

UseanArray.ArrayoveralistinpythonwhendealingwithhomogenousData, Performance-CriticalCode, OrInterfacingwithCcode.1) HomogenousData: ArraysSavemoryWithtypedElements.2) Performance-CriticalCode: ArraySaveMoryWithtypedElements.2) Performance-CriticalCode: ArraysFerbetterPerPterPerProrMtorChorescomeChormericalcoricalomancomeChormericalicalomentorMentumscritorcorements.3) Interf

Nein, NOTALLLISTOPERATIONSARESURDEDBYARAYS UNDVICEVERSA.1) ArraysDonotsupportdynamicoperationslikeAppendorinStResizing, die impactSperformance.2) listsDonotguaranteConstantTimeComplexityfordirectAccesslikearraysDo.

ToaccesselementSinapythonlist, verwenden Indexing, Negativindexing, Slicing, Oriteration.1) IndexingStartsat0.2) NegativeIndexingAccessses aus der THEend.3) SlicingExtractSporions.4) itererationSforloopsorenumerate.AlwaySChEckLegthtoavoidIndexerror.

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making


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