先使用一些关键参数创建对象实例,如下:
>>> p = Publisher(name='Apress', ... address='2855 Telegraph Ave.', ... city='Berkeley', ... state_province='CA', ... country='U.S.A.', ... website='http://www.apress.com/')
这个对象实例并 没有 对数据库做修改。 在调用`` save()`` 方法之前,记录并没有保存至数据库,像这样:
>>> p.save()
在SQL里,这大致可以转换成这样:
INSERT INTO books_publisher (name, address, city, state_province, country, website) VALUES ('Apress', '2855 Telegraph Ave.', 'Berkeley', 'CA', 'U.S.A.', 'http://www.apress.com/');
因为 Publisher 模型有一个自动增加的主键 id ,所以第一次调用 save() 还多做了一件事: 计算这个主键的值并把它赋值给这个对象实例:
>>> p.id 52 # this will differ based on your own data
接下来再调用 save() 将不会创建新的记录,而只是修改记录内容(也就是 执行 UPDATE SQL语句,而不是 INSERT 语句):
>>> p.name = 'Apress Publishing' >>> p.save()
前面执行的 save() 相当于下面的SQL语句:
UPDATE books_publisher SET name = 'Apress Publishing', address = '2855 Telegraph Ave.', city = 'Berkeley', state_province = 'CA', country = 'U.S.A.', website = 'http://www.apress.com' WHERE id = 52;
注意,并不是只更新修改过的那个字段,所有的字段都会被更新。 这个操作有可能引起竞态条件,这取决于你的应用程序。 请参阅后面的“更新多个对象”小节以了解如何实现这种轻量的修改(只修改对象的部分字段)。
UPDATE books_publisher SET name = 'Apress Publishing' WHERE id=52;
选择对象
当然,创建新的数据库,并更新之中的数据是必要的,但是,对于 Web 应用程序来说,更多的时候是在检索查询数据库。 我们已经知道如何从一个给定的模型中取出所有记录:
>>> Publisher.objects.all() [<Publisher: Apress>, <Publisher: O'Reilly>]
这相当于这个SQL语句:
SELECT id, name, address, city, state_province, country, website FROM books_publisher;
注意
注意到Django在选择所有数据时并没有使用 SELECT* ,而是显式列出了所有字段。 设计的时候就是这样: SELECT* 会更慢,而且最重要的是列出所有字段遵循了Python 界的一个信条: 明言胜于暗示。
有关Python之禅(戒律) :-),在Python提示行输入 import this 试试看。
让我们来仔细看看 Publisher.objects.all() 这行的每个部分:
- 首先,我们有一个已定义的模型 Publisher 。没什么好奇怪的: 你想要查找数据, 你就用模型来获得数据。
- 然后,是objects属性。 它被称为管理器,我们将在第10章中详细讨论它。 目前,我们只需了解管理器管理着所有针对数据包含、还有最重要的数据查询的表格级操作。
- 所有的模型都自动拥有一个 objects 管理器;你可以在想要查找数据时使用它。
- 最后,还有 all() 方法。这个方法返回返回数据库中所有的记录。 尽管这个对象 看起来 象一个列表(list),它实际是一个 QuerySet 对象, 这个对象是数据库中一些记录的集合。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

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Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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