Django中的对象查询
Django框架自带了ORM,实现了一些比较强大而且方便的查询功能,这些功能和表无关。比如下面这个例子:
class Question(models.Model): question_text = models.CharField(max_length=200) pub_date = models.DateTimeField('date published') >>> Question.objects.all() >>> Question.objects.get(pk=1)
从例子可以看出,objects.all和objects.get这些功能都不是在class Question中定义的,可能在其父类models.Model中定义,也可能不是。那么我们在web.py中如何实现这样的功能呢?(如果你选择使用SQLAlchemy就不需要自己实现了)。
实现
思路
我们注意到Question.objects.all()这样的调用是直接访问了类属性objects,并调用了objects属性的方法all()。这里objects可能是一个实例,也可能是一个类。我个人认为(我没看过Django的实现)这应该是一个实例,因为实例化的过程可以传递一些表的信息,使得类似all()这样的函数可以工作。经过分析之后,我们可以列出我们需要解决的问题:
- 需要实现一个模型的父类Model,实际的表可以从这个父类继承以获得自己没有定义的功能。
- 实际的模型类(比如Question类)定义后,不实例话的情况下就要具备objects.all()这样的查询效果。
- 从上面的需求可以看出,我们需要在类定义的时候就实现这些功能,而不是等到类实例化的时候再实现这些功能。类定义的时候实现功能?这不就是metaclass(元类)做的事情嘛。因此实现过程大概是下面这样的:
- 实现一个Model类,其绑定方法和表的增、删、改有关。
- 修改Model类的元类为ModelMetaClass,该元类定义的过程中为类增加一个objects对象,该对象是一个ModelDefaultManager类的实例,实现了表的查询功能。
代码
都说不给代码就是耍流氓,我还是给吧。说明下:使用的数据库操作都是web.py的db库中的接口。
# -*- coding: utf-8 -*- import web import config # 自定义的配置类,可以忽略 def _connect_to_db(): return web.database(dbn="sqlite", db=config.dbname) def init_db(): db = _connect_to_db() for statement in config.sql_statements: db.query(statement) class ModelError(Exception): """Exception raised by all models. Attributes: msg: Error message. """ def __init__(self, msg=""): self.msg = msg def __str__(self): return "ModelError: %s" % self.msg class ModelDefaultManager(object): """ModelManager implements query functions against a model. Attributes: cls: The class to be managed. """ def __init__(self, cls): self.cls = cls self._table_name = cls.__name__.lower() def all(self): db = _connect_to_db() results = db.select(self._table_name) return [self.cls(x) for x in results] def get(self, query_vars, where): results = self.filter(query_vars, where, limit=1) if len(results) > 0: return results[0] else: return None def filter(self, query_vars, where, limit=None): db = _connect_to_db() try: results = db.select(self._table_name, vars=query_vars, where=where, limit=limit) except (Exception) as e: raise ModelError(str(e)) return [self.cls(x) for x in results] class ModelMetaClass(type): def __new__(cls, classname, bases, attrs): new_class = super(ModelMetaClass, cls).__new__(cls, classname, bases, attrs) objects = ModelDefaultManager(new_class) setattr(new_class, "objects", objects) return new_class class Model(object): """Parent class of all models. """ __metaclass__ = ModelMetaClass def __init__(self): pass def _table_name(self): return self.__class__.__name__.lower() def insert(self, **kargs): db = _connect_to_db() try: with db.transaction(): db.insert(self._table_name(), **kargs) except (Exception) as e: raise ModelError(str(e)) def delete(self, where, using=None, vars=None): db = _connect_to_db() try: with db.transaction(): db.delete(self._table_name(), where, vars=vars) except (Exception) as e: raise ModelError(str(e)) def save(self, where, vars=None, **kargs): db = _connect_to_db() try: with db.transaction(): db.update(self._table_name(), where, vars, **kargs) except (Exception) as e: raise ModelError(str(e))
使用
首先定义表对应的类:
class Users(Model): ...
使用就和Django的方式一样:
>>> user_list = Users.objects.all()

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,內存效率段

numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

ctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1)usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2)createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however,However,HoweverofiousofmemoryManageManiverage,Pressiveo,Pressivero

Inpython,一個“列表” isaversatile,mutableSequencethatCanholdMixedDatateTypes,而“陣列” isamorememory-sepersequeSequeSequeSequeSequeRingequiringElements.1)列表

pythonlistsandArraysareBothable.1)列表Sareflexibleandsupportereceneousdatabutarelessmory-Memory-Empefficity.2)ArraysareMoremoremoremoreMemoremorememorememorememoremorememogeneSdatabutlesserversEversementime,defteringcorcttypecrecttypececeDepeceDyusagetoagetoavoavoiDerrors。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。


熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

Atom編輯器mac版下載
最受歡迎的的開源編輯器

MinGW - Minimalist GNU for Windows
這個專案正在遷移到osdn.net/projects/mingw的過程中,你可以繼續在那裡關注我們。 MinGW:GNU編譯器集合(GCC)的本機Windows移植版本,可自由分發的導入函式庫和用於建置本機Windows應用程式的頭檔;包括對MSVC執行時間的擴展,以支援C99功能。 MinGW的所有軟體都可以在64位元Windows平台上運作。

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

WebStorm Mac版
好用的JavaScript開發工具