Django 모델 객체를 완전한 필드 유지 기능을 갖춘 사전으로 변환
Django 모델 객체로 작업할 때 사전으로 변환해야 하는 경우가 많습니다. 데이터 조작이나 직렬화를 용이하게 합니다. 그러나 '수정 불가능'으로 표시된 외래 키와 값을 포함한 모든 필드를 보존하면서 이를 달성하는 것은 어려울 수 있습니다.
기존 접근 방식의 한계
몇 가지 공통 사항 모델 객체를 사전으로 변환하는 방법은 여러 면에서 부족합니다.
- instance.__dict__: 다대다 관계를 제외하고 외래 키 ID의 이름을 잘못 지정합니다.
- model_to_dict: 편집할 수 없는 필드를 생략합니다.
- model_to_dict(..., fields=...): 표준 model_to_dict의 한계를 강화합니다.
- query_set.values(): 인스턴스.__dict__와 유사한 출력이지만 외래 키 ID의 잘못된 이름을 유지하고 다대다 관계를 생략합니다.
사용자 정의 솔루션
이러한 제한 사항을 해결하기 위해 사용자 정의 함수를 구현할 수 있습니다.
from itertools import chain def to_dict(instance): opts = instance._meta data = {} for f in chain(opts.concrete_fields, opts.private_fields): data[f.name] = f.value_from_object(instance) for f in opts.many_to_many: data[f.name] = [i.id for i in f.value_from_object(instance)] return data
이 함수는 '편집 불가능'으로 표시된 필드를 포함하여 모든 필드의 값을 검색합니다. 외래 키는 ID로 변환되며 다대다 관계는 유지됩니다.
사용 예
instance = SomeModel(...) result_dict = to_dict(instance)
출력:
{'auto_now_add': ..., 'foreign_key': ..., 'id': ..., 'many_to_many': [...], 'normal_value': ..., 'readonly_value': ...}
추가 개선 사항: 향상된 모델 인쇄
향상된 디버깅 및 데이터 가시성을 위해 인쇄 가능한 모델 클래스를 정의할 수 있습니다.
from django.db import models from itertools import chain class PrintableModel(models.Model): def __repr__(self): return str(self.to_dict()) def to_dict(instance): # Same implementation as the custom to_dict function ... class Meta: abstract = True
하위 클래스화 PrintableModel의 모델은 repr()을 호출할 때 to_dict 함수의 결과와 유사한 압축된 표현을 제공합니다.
위 내용은 완전한 필드 유지 기능을 사용하여 Django 모델 개체를 사전으로 변환하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Toresolvea "permissionDenied"오류가 발생할 때 오류가 발생합니다.

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Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Python에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.


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