更新多个对象
例如说我们现在想要将Apress Publisher的名称由原来的”Apress”更改为”Apress Publishing”。若使用save()方法,如:
>>> p = Publisher.objects.get(name='Apress') >>> p.name = 'Apress Publishing' >>> p.save()
这等同于如下SQL语句:
SELECT id, name, address, city, state_province, country, website FROM books_publisher WHERE name = 'Apress'; UPDATE books_publisher SET name = 'Apress Publishing', address = '2855 Telegraph Ave.', city = 'Berkeley', state_province = 'CA', country = 'U.S.A.', website = 'http://www.apress.com' WHERE id = 52;
(注意在这里我们假设Apress的ID为52)
在这个例子里我们可以看到Django的save()方法更新了不仅仅是name列的值,还有更新了所有的列。 若name以外的列有可能会被其他的进程所改动的情况下,只更改name列显然是更加明智的。 更改某一指定的列,我们可以调用结果集(QuerySet)对象的update()方法: 示例如下:
>>> Publisher.objects.filter(id=52).update(name='Apress Publishing')
与之等同的SQL语句变得更高效,并且不会引起竞态条件。
UPDATE books_publisher SET name = 'Apress Publishing' WHERE id = 52;
update()方法对于任何结果集(QuerySet)均有效,这意味着你可以同时更新多条记录。 以下示例演示如何将所有Publisher的country字段值由'U.S.A'更改为'USA':
>>> Publisher.objects.all().update(country='USA') 2
update()方法会返回一个整型数值,表示受影响的记录条数。 在上面的例子中,这个值是2。
删除对象
删除数据库中的对象只需调用该对象的delete()方法即可:
>>> p = Publisher.objects.get(name="O'Reilly") >>> p.delete() >>> Publisher.objects.all() [<Publisher: Apress Publishing>]
同样我们可以在结果集上调用delete()方法同时删除多条记录。这一点与我们上一小节提到的update()方法相似:
>>> Publisher.objects.filter(country='USA').delete() >>> Publisher.objects.all().delete() >>> Publisher.objects.all() []
删除数据时要谨慎! 为了预防误删除掉某一个表内的所有数据,Django要求在删除表内所有数据时显示使用all()。 比如,下面的操作将会出错:
>>> Publisher.objects.delete() Traceback (most recent call last): File "<console>", line 1, in <module> AttributeError: 'Manager' object has no attribute 'delete'
而一旦使用all()方法,所有数据将会被删除:
>>> Publisher.objects.all().delete()
如果只需要删除部分的数据,就不需要调用all()方法。再看一下之前的例子:
>>> Publisher.objects.filter(country='USA').delete()

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

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Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

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