Django のモデルは、特に大量のデータベース操作を行う場合にはあまり効率的ではありません。企業の Web サイトを開く場合やプロジェクトをアウトソーシングする場合にのみ Django を使用する場合は、省略しても問題ありません。プログラムの効率要件が比較的高い場合は、次の方法に注意する必要があります。
1. count() メソッド:
count メソッドを使用してレコード数を取得したい場合は、次のメソッドを使用できます:
num = info.objects.filter('...').count()
見てみましょう Django モデルモジュールで count メソッドを記述する方法は?
def count(self):
"""
SELECT COUNT() を実行し、レコード数を
整数として返します。
QuerySet がすでに完全にキャッシュされている場合、これは単純にキャッシュされた結果セットの長さを返します
。複数の SELECT COUNT(*) 呼び出し。
"""
self._result_cache が None でなく、self._iter:
return len(self._result_cache)
return self.query.get_count(using=self.db)
の場合上記のことから、djang モデルの count() は、実際にデータベースにクエリを実行する SELECT COUNT() ステートメントを実行する必要があります。このように、レコード数が多い場合、データベースへのクエリの効率は比較的高くなります。 len() メソッドを使用して長さを見つける場合、使用される反復の効率は低くなります。
info = info.objects.filter('...')
num = len(info)
2 多用途のスライス
たとえば、データをクエリしたい場合、データ量が比較的大きい場合、必要な機能はありません。クエリの制限 たとえば、
ニュース データをページに表示したい場合、すべてのデータを読み取るのではなく、1 ページに表示したいだけのデータを読み取る必要があります。を一度に実行し、定義された条件に従ってデータを表示します。
たとえば、トップ 10 のニュース項目を表示したい場合は、次のように実行します:
news = News.objects.all()[1:10]
代わりに:
news = News.objects.all()
news = news[1:10]
なぜなら
news = News.objects.all()
news = news[1:10]
データベース内のすべてのデータを読み取ることになるため、あまり効率的ではありません。
上記のポイントは、Django モデルの効率を向上させるためのいくつかの小さな方法です。Django でプロジェクトを開発する際には、皆さんもいくつかの効率的な点に注意を払っていただければ幸いです。

ThedifferencebetweenaforloopandawhileloopinPythonisthataforloopisusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whileawhileloopisusedwhenaconditionneedstobecheckedrepeatedlywithoutknowingthenumberofiterations.1)Forloopsareidealforiteratingoversequence

Pythonでは、ループの場合は、反復の数がわかっている場合に適していますが、ループは反復の数が不明で、より多くの制御が必要な場合に適しています。 1)ループの場合は、簡潔なコードとPythonicコードを使用して、リスト、文字列などのトラバーシーケンスに適しています。 2)条件に応じてループを制御する必要がある場合やユーザーの入力を待つ必要がある場合、ループがより適切ですが、無限のループを避けるために注意を払う必要があります。 3)パフォーマンスに関しては、FORループはわずかに高速ですが、通常、違いは大きくありません。適切なループタイプを選択すると、コードの効率と読みやすさが向上します。

Pythonでは、リストを5つの方法でマージできます。1)シンプルで直感的なオペレーターを使用して、小さなリストに適しています。 2)extend()メソッドを使用して、頻繁に更新する必要があるリストに適した元のリストを直接変更します。 3)要素上でリストの分析式、簡潔、動作を使用する。 4)itertools.chain()関数を使用して効率的なメモリになり、大規模なデータセットに適しています。 5)要素をペアにする必要があるシーンに適しているように、 *演算子とzip()関数を使用します。各方法には特定の用途と利点と短所があり、選択する際にはプロジェクトの要件とパフォーマンスを考慮する必要があります。

forlopseused whenthentheNumberofiterationsiskが、whileloopsareuseduntiLaconditionismet.1)forloopsareideal for sequenceslikelists、usingsintaxlike'forfruitinfruits:print(fruit) '.2)

toconcatenatealistoflistsinpython、useextend、listcomprehensions、itertools.chain、またはrecursivefunctions.1)extendistraighttraightrawardbutverbose.2)listcomprehesionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsised effective forlargerdatasets.3)itertools.chainmerymery-emery-efforience-forforladatas

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。


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