Dengan perkembangan Internet, perisian pembangunan telah menjadi semakin popular. Untuk meningkatkan kecekapan pembangunan dan pengurusan kod, banyak bahasa menyediakan rangka kerja ORM, dan Python tidak terkecuali. Django ialah rangka kerja web Python yang menyediakan rangka kerja ORM yang berkuasa - Django ORM. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Django ORM untuk mengurus pangkalan data.
- Pasang Django
Sebelum menggunakan Django ORM, anda perlu memasang Django. Anda boleh menggunakan pip untuk memasangnya, arahannya adalah seperti berikut:
pip install django
- Projek Django baharu
Selepas memasang Django, anda boleh menggunakannya untuk mencipta projek baharu, arahannya adalah seperti berikut:
django-admin startproject project_name
Ini akan mencipta projek Django bernama project_name.
- Buat model pangkalan data
Dalam Django ORM, model pangkalan data boleh ditakrifkan sebagai kelas Python. Dalam direktori aplikasi projek, buat fail bernama models.py dan tentukan model di dalamnya. Contohnya, untuk mencipta model bernama Book dengan atribut title, author, pub_date dan price, ia boleh ditakrifkan seperti berikut:
from django.db import models class Book(models.Model): title = models.CharField(max_length=100) author = models.CharField(max_length=200) pub_date = models.DateField() price = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2)
Di sini, Book mewarisi kelas Model dalam Django ORM dan mentakrifkan empat sifat. CharField mewakili jenis aksara, DateField mewakili jenis tarikh dan DecimalField mewakili jenis perpuluhan. Apabila mentakrifkan setiap sifat, anda boleh menggunakan parameter untuk mengawal jenis, panjang, ketepatannya, dsb.
Selain itu, kaedah dan kaedah kelas boleh ditakrifkan untuk model. Contohnya, tentukan kaedah kelas bernama get_books dalam model Buku untuk mendapatkan semua buku daripada pangkalan data, seperti berikut:
class Book(models.Model): # 类属性 title = models.CharField(max_length=100) author = models.CharField(max_length=200) pub_date = models.DateField() price = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2) # 类方法 @classmethod def get_books(cls): return cls.objects.all()
Di sini, gunakan pengubah kaedah kelas untuk mengubah suai kaedah get_books dan Ditakrifkan sebagai kaedah kelas. Kaedah ini menggunakan atribut objek dalam Django ORM untuk mendapatkan semua objek Buku.
- Jalankan pemindahan pangkalan data
Selepas menentukan model, anda perlu mencipta jadual dalam pangkalan data. Proses ini boleh dicapai menggunakan arahan makemigration dan migrate yang disediakan oleh Django ORM. Menggunakan arahan makemigration akan menghasilkan fail migrasi yang mengandungi perubahan pada model. Menggunakan arahan migrasi akan melaksanakan fail migrasi dan menggunakan perubahan pada pangkalan data. Perintahnya adalah seperti berikut:
python manage.py makemigrations python manage.py migrate
- Gunakan Django ORM untuk mengurus pangkalan data
Selepas model pangkalan data ditakrifkan dan pemindahan pangkalan data selesai, anda boleh menggunakan Django ORM untuk menguruskan pangkalan data. Contohnya, dalam views.py anda boleh menulis kod berikut:
from django.shortcuts import render from .models import Book def book_list(request): books = Book.get_books() return render(request, 'book_list.html', {'books': books})
Di sini, import model Buku daripada models.py dan gunakan kaedah get_books untuk mendapatkan semua buku. Ia kemudiannya dihantar sebagai parameter ke dalam fungsi pemaparan, yang akan menggunakan fail templat book_list.html untuk memaparkan halaman.
Dalam book_list.html, anda boleh menggunakan kod berikut untuk memaparkan senarai buku:
{% for book in books %} <div class="book"> <h2 id="book-title">{{ book.title }}</h2> <p>{{ book.author }} - {{ book.pub_date|date:"Y年m月d日" }}</p> <p>价格:{{ book.price }}</p> </div> {% endfor %}
Di sini, gunakan gelung for untuk mengulangi semua buku dan mengeluarkan atributnya. Perlu diingat bahawa apabila mengeluarkan atribut pub_date, penapis tarikh digunakan untuk memformat tarikh ke dalam bentuk tahun, bulan dan hari.
- Ringkasan
Django ORM ialah rangka kerja ORM yang berkuasa yang boleh membantu pembangun mengurus pangkalan data dengan mudah. Artikel ini memperkenalkan proses penggunaan Django ORM untuk mencipta model, menjalankan migrasi pangkalan data dan mengurus pangkalan data. Saya harap artikel ini dapat membantu pemula lebih memahami aplikasi Django ORM.
Atas ialah kandungan terperinci Rangka kerja ORM dalam amalan Python Django ORM. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)