Django バックグラウンド バッチ インポート データ
実稼働環境では、多くの場合、数個または数百個のデータが存在します。たとえば、会社の全従業員の従業員番号またはアカウント パスワードをバックグラウンドにインポートするとします。レコードはバックグラウンドで 1 つずつ追加されます
xml から svn レコードをバッチインポートする方法
ステップ 1:
データのモデルを構築します
@python_2_unicode_compatible class SVNLog(models.Model): vision = models.IntegerField(verbose_name=u"修订版本", blank=False, null=False,) author = models.CharField(verbose_name=u"作者", max_length=60, blank=True, null=True) date = models.DateTimeField(verbose_name=u"修订时间",null=True ) msg = models.TextField(verbose_name=u"注释消息", blank=False, null=False, default=u"") paths = models.TextField(verbose_name=u"影响的文件", blank=False, null=False, default=u"") created_time = models.DateTimeField(verbose_name=u"创建时间", auto_now_add=True, ) update_time = models.DateTimeField(verbose_name=u"修改时间", auto_now=True, ) class Meta: ordering = ['revision'] def __str__(self): return u'r%s' % (self.revision or u"", )
モデルが確立されたので、始めましょう。XML ファイルを受け入れるモデルを作成します
。上記のコードでは、データのモデルを定義し、ファイルをアップロードしましたデータベースを同期します
@python_2_unicode_compatible class ImportLogFile(models.Model): LogFile = models.FileField(upload_to='LogFile') FileName = models.CharField(max_length=50, verbose_name=u'文件名') class Meta: ordering = ['FileName'] def __str__(self): return self.FileName次に、admin.pyを変更します。バックグラウンドからファイルをアップロードしましょう、
python manage.py makemigrations python manage.py migrate上記のコードのsave_modelに注目してください。ここがキーです。ここで、ModelAdminのsave_modelメソッドをオーバーライドします
理由ファイルをアップロードしてファイルを読み取り、ファイルを解析してデータベースを操作する必要があります。ファイルをアップロードするときに、戻りパラメータ obj にファイルをアップロードするためのパスが含まれます。ファイルを解析する次のステップです。ファイルとデータベースの操作に使用するツール クラスを操作するために、このアプリ フォルダーに新しい utils.py を作成します。簡単にするために、次のように関数を作成しました。テストする XML ファイル
class ImportLogAdmin(admin.ModelAdmin): list_display = ('LogFile','FileName',) list_filter = ['FileName',] def save_model(self, request, obj, form, change): re = super(YDImportLogAdmin,self).save_model(request, obj, form, change) update_svn_log(self, request, obj, change) return re
出力結果の形式
qwert2016-09-27T07:16:37.396449Z/aaa/README20160927 151630VisualSVN Server2016-09-20T05:03:12.861315Z/branches/tags/trunkhello word
XML を解析するために、コンテンツを効率的な orderdict 型に解析します。 Dictionary
この XML でさらに複雑なのは、パス内のパスです。この XML には 2 つの要素が含まれており、最初の要素のパスには 1 つのパスしか含まれておらず、2 番目の要素のパスには 3 つのパスが含まれている必要があります。r2 | qwer | 2016-09-27 15:16:37 +0800 (二, 27 9 2016) | 1 line Changed paths: A /xxx/README 20160927 151630 ------------------------------------------------------------------------ r1 | VisualSVN Server | 2016-09-20 13:03:12 +0800 (二, 20 9 2016) | 1 line Changed paths: A /branches A /tags A /trunk Initial structure. from .models import SVNLog import xmltodict def update_svn_log(self, request, obj, change): headers = ['r','a','d','m','p'] filepath = obj.LogFile.path xmlfile = xmltodict.parse(open(filepath, 'r')) xml_logentry = xml.get('log').get('logentry') info_list = [] pathlist = [] sql_insert_list = [] sql_update_list = [] for j in xml: data_dict = {} # get path paths = j.get('paths').get('path') if isinstance(paths,list): for path in paths: action = path.get('@action') pathtext = path.get('#text') pathtext = action + ' ' + pathtext pathlist.append(pathtext) _filelist = u'\n'.join(pathlist) _paths = u"Changed paths:\n {}".format(_filelist) print _paths else: _filelist = paths.get('@action') + ' ' + paths.get('#text') _paths = u"Changed paths:\n {}".format(_filelist) print _paths # get revision vision = j.get('@vision') # get auth author = j.get('author') #get date date = j.get('date') #get msg msg = j.get('msg') data_dict[headers[0]] = int(vision) data_dict[headers[1]] = author data_dict[headers[2]] = date data_dict[headers[3]] = msg data_dict[headers[4]] = _paths info_list.append(data_dict) _svnlog = SVNLog.objects.filter().order_by('-vision').first() _last_version = _svnlog.vision if _svnlog else 0 for value in info_list: vision = value['r'] author = value['a'] date = value['d'] msg = value['m'] paths = value['p'] print vision,author _svnlog = YDSVNLog.objects.filter().order_by('-revision').first() _last_version = _svnlog.revision if _svnlog else 0 if vision > _last_version: sql_insert_list.append(SVNLog(revision=revision, author=author, date=date, msg = msg, paths = paths)) else: sql_update_list.append(SVNLog(revision=revision, author=author, date=date, msg = msg, paths = paths)) SVNLog.objects.bulk_create(sql_insert_list) SVNLog.objects.bulk_create(sql_update_list)
このパスがリスト型であるかどうかを判断します。そうでない場合は、単一の方法で処理します。それを出力結果形式に従って処理し、他のコンテンツを取得します
paths = j.get('paths').get('path') if isinstance(paths,list): pass
最後に、取得した要素を辞書に格納します
現在のバージョン番号とデータベース内のバージョン番号を判断しますループ、元のループより小さい場合は更新操作を実行し、それ以外の場合は挿入操作を実行します
最後に、Bulk_create を使用してデータベースを操作します。これにより、データベース操作によるリソースの無駄が回避されますループのたびに

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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