django的model效率不是很高,特别是在做大量的数据库操作的时候,如果你只用django来开企业站或者外包项目的话,那可以小跳过下,而你恰巧是效率狂或者说是对程序的效率要求比较高的话,那就要注意下面的几个方法。
1. count()方法:
我们想用count方法来获取记录的条数可以采用下面的方法:
num = info.objects.filter('...').count()
我们来看下django model模块里面count方法是怎么写的?
def count(self):
"""
Performs a SELECT COUNT() and returns the number of records as an
integer.
If the QuerySet is already fully cached this simply returns the length
of the cached results set to avoid multiple SELECT COUNT(*) calls.
"""
if self._result_cache is not None and not self._iter:
return len(self._result_cache)
return self.query.get_count(using=self.db)
从上面的看来,djang model的count()要执行SELECT COUNT()语句,其实是查询了下数据库,这样如果记录比较多的情况下,
查询数据库的效率还是比较高的.
比如我们可以用len()方法来求长度的话,使用的迭代,效果更低。
info = info.objects.filter('...')
num = len(info)
2多用切片
比如我们要查询数据的话,如果你的数据量比较大的情况下,你没有限定要查询的范围,对系统的开销会非常的大,比如你要分页的显示
新闻数据,那你就要按照一页要显示多少数据,就读取多少数据,而不是一次起把数据全部给读出来,然后再根据限定的条件来显示的数据。
比如你要显示前10条的新闻的话按照下面的方法来做:
news = News.objects.all()[1:10]
而不是:
news = News.objects.all()
news = news[1:10]
因为
news = News.objects.all()
news = news[1:10]
你是把数据库里的数据全部给读出来,这样效率不是很高。
上面说的这几点是提高django model效率的几个小方法,希望大家平时在用django开发项目的时候要注意一些效率方面的东西。

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Les applications du monde réel de Python incluent l'analyse des données, le développement Web, l'intelligence artificielle et l'automatisation. 1) Dans l'analyse des données, Python utilise des pandas et du matplotlib pour traiter et visualiser les données. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient la création d'applications Web. 3) Dans le domaine de l'intelligence artificielle, Tensorflow et Pytorch sont utilisés pour construire et former des modèles. 4) En termes d'automatisation, les scripts Python peuvent être utilisés pour des tâches telles que la copie de fichiers.

Python est largement utilisé dans les domaines de la science des données, du développement Web et des scripts d'automatisation. 1) Dans la science des données, Python simplifie le traitement et l'analyse des données à travers des bibliothèques telles que Numpy et Pandas. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask permettent aux développeurs de créer rapidement des applications. 3) Dans les scripts automatisés, la simplicité de Python et la bibliothèque standard le rendent idéal.

La flexibilité de Python se reflète dans les systèmes de prise en charge et de type dynamique multi-paradigmes, tandis que la facilité d'utilisation provient d'une syntaxe simple et d'une bibliothèque standard riche. 1. Flexibilité: prend en charge la programmation orientée objet, fonctionnelle et procédurale, et les systèmes de type dynamique améliorent l'efficacité de développement. 2. Facilité d'utilisation: La grammaire est proche du langage naturel, la bibliothèque standard couvre un large éventail de fonctions et simplifie le processus de développement.

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.

Oui, apprenez Python en deux heures par jour. 1. Élaborer un plan d'étude raisonnable, 2. Sélectionnez les bonnes ressources d'apprentissage, 3. Consolider les connaissances apprises par la pratique. Ces étapes peuvent vous aider à maîtriser Python en peu de temps.


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