cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonAplikasi Python ORM dalam projek data besar

Aplikasi Python ORM dalam projek data besar

Mar 18, 2024 am 09:19 AM
pengenalan

Python ORM 在大数据项目中的应用

Pemetaan Hubungan Objek (ORM) ialah teknologi pengaturcaraan yang membolehkan pembangun menggunakan objek bahasa pengaturcaraan ​​ untuk memanipulasi pangkalan data tanpa perlu menulis pertanyaan secara langsung ORM alatan dalam python seperti SQLAlchemy, Peewee dan Django ORM memudahkan pangkalan data interaksi untuk data besarprojek

.

Kelebihan

  • Kesederhanaan Kod:
  • ORM menghapuskan keperluan untuk menulis pertanyaan SQL yang panjang, yang meningkatkan kesederhanaan dan kebolehbacaan kod.
  • Abstraksi Data:
  • ORM menyediakan lapisan abstraksi yang mengasingkan kod aplikasi daripada butiran pelaksanaan pangkalan data, meningkatkan fleksibiliti.
  • Pengoptimuman Prestasi: ORM biasanya menggunakan caching dan operasi kelompok untuk mengoptimumkan
  • pertanyaan pangkalan data, dengan itu meningkatkan prestasi.
  • Kemudahalihan:
  • ORM membenarkan pembangun bertukar antara sistem pangkalan data yang berbeza tanpa mengubah suai kod dengan ketara.

Pilih ORM

Memilih ORM yang betul adalah penting untuk projek data besar. Pertimbangkan faktor berikut:
  • Pangkalan Data yang Disokong:
  • Pastikan ORM menyokong sistem pangkalan data yang anda ingin gunakan.
  • Prestasi:
  • Pilih ORM yang mempunyai ORM yang dioptimumkan untuk volum data yang besar.
  • Fleksibiliti:
  • ORM sepatutnya membenarkan pembangun menyesuaikan model data mengikut keperluan mereka.
  • Dokumentasi dan Sokongan:
  • Cari ORM yang mempunyai dokumentasi yang baik dan komuniti sokongan.

Gunakan amalan terbaik

Apabila menggunakan ORM, ikuti amalan terbaik untuk memastikan kecekapan dan kebolehselenggaraan:
  • Gunakan caching:
  • ORM biasanya mempunyai mekanisme caching terbina dalam dan menggunakannya untuk meningkatkan prestasi pertanyaan.
  • Operasi Kelompok: Gabungkan berbilang operasi pangkalan data ke dalam kelompok untuk mengurangkan rangkaian
  • overhed.
  • Gunakan jenis data yang sesuai:
  • Pilih jenis data yang sesuai untuk lajur pangkalan data bagi memastikan penggunaan storan yang cekap dan pertanyaan yang dioptimumkan.
  • Elak sambungan yang berlebihan:
  • Urus sambungan pangkalan data dengan betul dan elakkan membuat sambungan yang tidak perlu dengan menggunakan kumpulan sambungan atau sesi.
  • Gunakan transaksi: Gunakan transaksi
  • dalam operasi yang memerlukan atomicity atau konsistensi.

Kajian Kes

Berikut ialah beberapa kes penggunaan Python

ORM dalam projek data besar berskala besar:
  • Airbnb: airbnb menggunakan DjanGo
  • ORM untuk mengurus pangkalan data pengguna dan penyenaraiannya yang besar.
  • NETFLIX:
  • Netflix memanfaatkan SQLAlchemy untuk berinteraksi dengan pangkalan data Cassandra yang digunakan secara meluas.
  • Spotify:
  • Spotify menggunakan Django ORM untuk menguasakan perkhidmatan penstriman muziknya.

Kesimpulan

Python ORM ialah alat yang berkuasa untuk interaksi pangkalan data dalam projek data besar. Dengan memilih ORM yang betul dan mengikut amalan terbaik, pembangun boleh memudahkan kod, meningkatkan prestasi dan meningkatkan fleksibiliti untuk membina aplikasi dipacu data yang berkesan dan boleh diselenggara. 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi Python ORM dalam projek data besar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Artikel ini dikembalikan pada:编程网. Jika ada pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn Padam
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanPython vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanApr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriPython vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriApr 19, 2025 am 12:17 AM

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciPython untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciApr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python dan C: Mencari alat yang betulPython dan C: Mencari alat yang betulApr 19, 2025 am 12:04 AM

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python untuk sains data dan pembelajaran mesinPython untuk sains data dan pembelajaran mesinApr 19, 2025 am 12:02 AM

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

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.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaPython untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AM

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 vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanPython vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AM

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.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SecLists

SecLists

SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

PhpStorm versi Mac

PhpStorm versi Mac

Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa