Python自动化运维：Django M

2023-01-31 02:01:51 python django 自动化

QuerySet

可切片

使用python 的切片语法来限制查询集记录的数目。它等同于sql 的LIMIT 和OFFSET 子句。

>>> Entry.objects.all()[:5]      # (LIMIT 5)
>>> Entry.objects.all()[5:10]    # (OFFSET 5 LIMIT 5)

不支持负的索引（例如Entry.objects.all()[-1]）。通常，查询集的切片返回一个新的查询集 —— 它不会执行查询。

可迭代

articleList=models.Article.objects.all()

for article in articleList:

print(article.title)

惰性查询

查询集是惰性执行的 —— 创建查询集不会带来任何数据库的访问。你可以将过滤器保持一整天，直到查询集需要求值时，Django 才会真正运行这个查询。

queryResult=models.Article.objects.all() # not hits database
print(queryResult) # hits database
for article in queryResult:
    print(article.title)    # hits database

一般来说，只有在“请求”查询集的结果时才会到数据库中去获取它们。当你确实需要结果时，查询集通过访问数据库来求值。关于求值发生的准确时间，参见何时计算查询集。

缓存机制

每个查询集都包含一个缓存来最小化对数据库的访问。理解它是如何工作的将让你编写最高效的代码。

在一个新创建的查询集中，缓存为空。首次对查询集进行求值 —— 同时发生数据库查询 ——DjanGo 将保存查询的结果到查询集的缓存中并返回明确请求的结果（例如，如果正在迭代查询集，则返回下一个结果）。接下来对该查询集的求值将重用缓存的结果。

请牢记这个缓存行为，因为对查询集使用不当的话，它会坑你的。例如，下面的语句创建两个查询集，对它们求值，然后扔掉它们：

print([a.title for a in models.Article.objects.all()])
print([a.create_time for a in models.Article.objects.all()])

这意味着相同的数据库查询将执行两次，显然倍增了你的数据库负载。同时，还有可能两个结果列表并不包含相同的数据库记录，因为在两次请求期间有可能有Article被添加进来或删除掉。为了避免这个问题，只需保存查询集并重新使用它：

queryResult=models.Article.objects.all()
print([a.title for a in queryResult])
print([a.create_time for a in queryResult])

何时查询集不会被缓存?

查询集不会永远缓存它们的结果。当只对查询集的部分进行求值时会检查缓存，如果这个部分不在缓存中，那么接下来查询返回的记录都将不会被缓存。所以，这意味着使用切片或索引来限制查询集将不会填充缓存。

例如，重复获取查询集对象中一个特定的索引将每次都查询数据库：

>>> queryset = Entry.objects.all()

>>> print queryset[5] # Queries the database

>>> print queryset[5] # Queries the database again

然而，如果已经对全部查询集求值过，则将检查缓存：

>>> queryset = Entry.objects.all()

>>> [entry for entry in queryset] # Queries the database

>>> print queryset[5] # Uses cache

下面是一些其它例子，它们会使得全部的查询集被求值并填充到缓存中：

>>> [entry for entry in queryset]

>>> bool(queryset)

>>> entry in queryset

>>> list(queryset)

注：简单地打印查询集不会填充缓存。

queryResult=models.Article.objects.all()

print(queryResult) # hits database

exists()与iterator()方法

exists：

简单的使用if语句进行判断也会完全执行整个queryset并且把数据放入cache，虽然你并不需要这些数据！为了避免这个，可以用exists()方法来检查是否有数据：

if queryResult.exists():

#SELECT (1) AS "a" FROM "blog_article" LIMIT 1; args=()

print("exists...")

iterator:

当queryset非常巨大时，cache会成为问题。

处理成千上万的记录时，将它们一次装入内存是很浪费的。更糟糕的是，巨大的queryset可能会锁住系统进程，让你的程序濒临崩溃。要避免在遍历数据的同时产生queryset cache，可以使用iterator()方法来获取数据，处理完数据就将其丢弃。

objs = Book.objects.all().iterator()

# iterator()可以一次只从数据库获取少量数据，这样可以节省内存

for obj in objs:

print(obj.title)

#BUT,再次遍历没有打印,因为迭代器已经在上一次遍历(next)到最后一次了,没得遍历了

for obj in objs:

print(obj.title)

当然，使用iterator()方法来防止生成cache，意味着遍历同一个queryset时会重复执行查询。所以使 #用iterator()的时候要当心，确保你的代码在操作一个大的queryset时没有重复执行查询。

总结:

queryset的cache是用于减少程序对数据库的查询，在通常的使用下会保证只有在需要的时候才会查询数据库。使用exists()和iterator()方法可以优化程序对内存的使用。不过，由于它们并不会生成queryset cache，可能会造成额外的数据库查询。　

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中介模型

处理类似搭配 pizza 和 topping 这样简单的多对多关系时，使用标准的ManyToManyField 就可以了。但是，有时你可能需要关联数据到两个模型之间的关系上。

例如，有这样一个应用，它记录音乐家所属的音乐小组。我们可以用一个ManyToManyField 表示小组和成员之间的多对多关系。但是，有时你可能想知道更多成员关系的细节，比如成员是何时加入小组的。

对于这些情况，Django 允许你指定一个中介模型来定义多对多关系。你可以将其他字段放在中介模型里面。源模型的ManyToManyField 字段将使用through 参数指向中介模型。对于上面的音乐小组的例子，代码如下：

from django.db import models

class Person(models.Model):

name = models.CharField(max_length=128)

def __str__(self): # __unicode__ on Python 2

return self.name

class Group(models.Model):

name = models.CharField(max_length=128)

members = models.ManyToManyField(Person, through='Membership')

def __str__(self): # __unicode__ on Python 2

return self.name

class Membership(models.Model):

person = models.ForeignKey(Person)

group = models.ForeignKey(Group)

date_joined = models.DateField()

invite_reason = models.CharField(max_length=64)

既然你已经设置好ManyToManyField 来使用中介模型（在这个例子中就是Membership），接下来你要开始创建多对多关系。你要做的就是创建中介模型的实例：

>>> ringo = Person.objects.create(name="Ringo Starr")

>>> paul = Person.objects.create(name="Paul McCartney")

>>> beatles = Group.objects.create(name="The Beatles")

>>> m1 = Membership(person=ringo, group=beatles,

... date_joined=date(1962, 8, 16),

... invite_reason="Needed a new drummer.")

>>> m1.save()

>>> beatles.members.all()

[<Person: Ringo Starr>]

>>> ringo.group_set.all()

[<Group: The Beatles>]

>>> m2 = Membership.objects.create(person=paul, group=beatles,

... date_joined=date(1960, 8, 1),

... invite_reason="Wanted to fORM a band.")

>>> beatles.members.all()

[<Person: Ringo Starr>, <Person: Paul McCartney>]

与普通的多对多字段不同，你不能使用add、 create和赋值语句（比如，beatles.members = [...]）来创建关系：

# THIS WILL NOT WORK

>>> beatles.members.add(john)

# NEITHER WILL THIS

>>> beatles.members.create(name="George Harrison")

# AND NEITHER WILL THIS

>>> beatles.members = [john, paul, ringo, george]

为什么不能这样做？这是因为你不能只创建 Person和 Group之间的关联关系，你还要指定 Membership模型中所需要的所有信息；而简单的add、create 和赋值语句是做不到这一点的。所以它们不能在使用中介模型的多对多关系中使用。此时，唯一的办法就是创建中介模型的实例。

remove()方法被禁用也是出于同样的原因。但是clear() 方法却是可用的。它可以清空某个实例所有的多对多关系：

>>> # Beatles have broken up

>>> beatles.members.clear()

>>> # Note that this deletes the intermediate model instances

>>> Membership.objects.all()

[]

查询优化

表数据

class UserInfo(AbstractUser):

"""

用户信息

"""

nid = models.BigAutoField(primary_key=True)

nickname = models.CharField(verbose_name='昵称', max_length=32)

telephone = models.CharField(max_length=11, blank=True, null=True, unique=True, verbose_name='手机号码')

avatar = models.FileField(verbose_name='头像',upload_to = 'avatar/',default="/avatar/default.png")

create_time = models.DateTimeField(verbose_name='创建时间', auto_now_add=True)

fans = models.ManyToManyField(verbose_name='粉丝们',

to='UserInfo',

through='UserFans',

related_name='f',

through_fields=('user', 'follower'))

def __str__(self):

return self.username

class UserFans(models.Model):

"""

互粉关系表

"""

nid = models.AutoField(primary_key=True)

user = models.ForeignKey(verbose_name='博主', to='UserInfo', to_field='nid', related_name='users')

follower = models.ForeignKey(verbose_name='粉丝', to='UserInfo', to_field='nid', related_name='followers')

class Blog(models.Model):

"""

博客信息

"""

nid = models.BigAutoField(primary_key=True)

title = models.CharField(verbose_name='个人博客标题', max_length=64)

site = models.CharField(verbose_name='个人博客后缀', max_length=32, unique=True)

theme = models.CharField(verbose_name='博客主题', max_length=32)

user = models.OneToOneField(to='UserInfo', to_field='nid')

def __str__(self):

return self.title

class Category(models.Model):

"""

博主个人文章分类表

"""

nid = models.AutoField(primary_key=True)

title = models.CharField(verbose_name='分类标题', max_length=32)

blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid')

class Article(models.Model):

nid = models.BigAutoField(primary_key=True)

title = models.CharField(max_length=50, verbose_name='文章标题')

desc = models.CharField(max_length=255, verbose_name='文章描述')

read_count = models.IntegerField(default=0)

comment_count= models.IntegerField(default=0)

up_count = models.IntegerField(default=0)

down_count = models.IntegerField(default=0)

category = models.ForeignKey(verbose_name='文章类型', to='Category', to_field='nid', null=True)

create_time = models.DateField(verbose_name='创建时间')

blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid')

tags = models.ManyToManyField(

to="Tag",

through='Article2Tag',

through_fields=('article', 'tag'),

)

class ArticleDetail(models.Model):

"""

文章详细表

"""

nid = models.AutoField(primary_key=True)

content = models.TextField(verbose_name='文章内容', )

article = models.OneToOneField(verbose_name='所属文章', to='Article', to_field='nid')

class Comment(models.Model):

"""

评论表

"""

nid = models.BigAutoField(primary_key=True)

article = models.ForeignKey(verbose_name='评论文章', to='Article', to_field='nid')

content = models.CharField(verbose_name='评论内容', max_length=255)

create_time = models.DateTimeField(verbose_name='创建时间', auto_now_add=True)

parent_comment = models.ForeignKey('self', blank=True, null=True, verbose_name='父级评论')

user = models.ForeignKey(verbose_name='评论者', to='UserInfo', to_field='nid')

up_count = models.IntegerField(default=0)

def __str__(self):

return self.content

class ArticleUpDown(models.Model):

"""

点赞表

"""

nid = models.AutoField(primary_key=True)

user = models.ForeignKey('UserInfo', null=True)

article = models.ForeignKey("Article", null=True)

models.BooleanField(verbose_name='是否赞')

class CommentUp(models.Model):

"""

点赞表

"""

nid = models.AutoField(primary_key=True)

user = models.ForeignKey('UserInfo', null=True)

comment = models.ForeignKey("Comment", null=True)

class Tag(models.Model):

nid = models.AutoField(primary_key=True)

title = models.CharField(verbose_name='标签名称', max_length=32)

blog = models.ForeignKey(verbose_name='所属博客', to='Blog', to_field='nid')

class Article2Tag(models.Model):

nid = models.AutoField(primary_key=True)

article = models.ForeignKey(verbose_name='文章', to="Article", to_field='nid')

tag = models.ForeignKey(verbose_name='标签', to="Tag", to_field='nid')

select_related

简单使用

对于一对一字段（OneToOneField）和外键字段（ForeignKey），可以使用select_related 来对QuerySet进行优化。

select_related 返回一个QuerySet，当执行它的查询时它沿着外键关系查询关联的对象的数据。它会生成一个复杂的查询并引起性能的损耗，但是在以后使用外键关系时将不需要数据库查询。

简单说，在对QuerySet使用select_related()函数后，Django会获取相应外键对应的对象，从而在之后需要的时候不必再查询数据库了。

下面的例子解释了普通查询和select_related() 查询的区别。

查询id=2的文章的分类名称,下面是一个标准的查询：

# Hits the database.

article=models.Article.objects.get(nid=2)

# Hits the database again to get the related Blog object.

print(article.category.title)

'''

SELECT

"blog_article"."nid",

"blog_article"."title",

"blog_article"."desc",

"blog_article"."read_count",

"blog_article"."comment_count",

"blog_article"."up_count",

"blog_article"."down_count",

"blog_article"."category_id",

"blog_article"."create_time",

"blog_article"."blog_id",

"blog_article"."article_type_id"

FROM "blog_article"

WHERE "blog_article"."nid" = 2; args=(2,)

SELECT

"blog_category"."nid",

"blog_category"."title",

"blog_category"."blog_id"

FROM "blog_category"

WHERE "blog_category"."nid" = 4; args=(4,)

'''

如果我们使用select_related()函数：

articleList=models.Article.objects.select_related("category").all()

for article_obj in articleList:

# Doesn't hit the database, because article_obj.category

# has been prepopulated in the previous query.

print(article_obj.category.title)

SELECT

"blog_article"."nid",

"blog_article"."title",

"blog_article"."desc",

"blog_article"."read_count",

"blog_article"."comment_count",

"blog_article"."up_count",

"blog_article"."down_count",

"blog_article"."category_id",

"blog_article"."create_time",

"blog_article"."blog_id",

"blog_article"."article_type_id",

"blog_category"."nid",

"blog_category"."title",

"blog_category"."blog_id"

FROM "blog_article"

LEFT OUTER JOIN "blog_category" ON ("blog_article"."category_id" = "blog_category"."nid");

多外键查询

这是针对category的外键查询，如果是另外一个外键呢？让我们一起看下：

article=models.Article.objects.select_related("category").get(nid=1)

print(article.articledetail)

观察logging结果，发现依然需要查询两次，所以需要改为：

article=models.Article.objects.select_related("category","articledetail").get(nid=1)

print(article.articledetail)

或者：

article=models.Article.objects

　　　　　　　　　　　　　.select_related("category")

　　　　　　　　　　　　　.select_related("articledetail")

　　　　　　　　　　　　　.get(nid=1) # django 1.7 支持链式操作

print(article.articledetail)

SELECT

"blog_article"."nid",

"blog_article"."title",

......

"blog_category"."nid",

"blog_category"."title",

"blog_category"."blog_id",

"blog_articledetail"."nid",

"blog_articledetail"."content",

"blog_articledetail"."article_id"

FROM "blog_article"

LEFT OUTER JOIN "blog_category" ON ("blog_article"."category_id" = "blog_category"."nid")

LEFT OUTER JOIN "blog_articledetail" ON ("blog_article"."nid" = "blog_articledetail"."article_id")

WHERE "blog_article"."nid" = 1; args=(1,)

深层查询

# 查询id=1的文章的用户姓名

article=models.Article.objects.select_related("blog").get(nid=1)

print(article.blog.user.username)

依然需要查询两次：

SELECT

"blog_article"."nid",

"blog_article"."title",

......

"blog_blog"."nid",

"blog_blog"."title",

FROM "blog_article" INNER JOIN "blog_blog" ON ("blog_article"."blog_id" = "blog_blog"."nid")

WHERE "blog_article"."nid" = 1;

SELECT

"blog_userinfo"."passWord",

"blog_userinfo"."last_login",

......

FROM "blog_userinfo"

WHERE "blog_userinfo"."nid" = 1;

这是因为第一次查询没有query到userInfo表，所以，修改如下：

article=models.Article.objects.select_related("blog__user").get(nid=1)

print(article.blog.user.username)

SELECT

"blog_article"."nid", "blog_article"."title",

......

"blog_blog"."nid", "blog_blog"."title",

......

"blog_userinfo"."password", "blog_userinfo"."last_login",

......

FROM "blog_article"

INNER JOIN "blog_blog" ON ("blog_article"."blog_id" = "blog_blog"."nid")

INNER JOIN "blog_userinfo" ON ("blog_blog"."user_id" = "blog_userinfo"."nid")

WHERE "blog_article"."nid" = 1;

总结

select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。

select_related使用SQL的JOIN语句进行优化，通过减少SQL查询的次数来进行优化、提高性能。

可以通过可变长参数指定需要select_related的字段名。也可以通过使用双下划线“__”连接字段名来实现指定的递归查询。

没有指定的字段不会缓存，没有指定的深度不会缓存，如果要访问的话Django会再次进行SQL查询。

也可以通过depth参数指定递归的深度，Django会自动缓存指定深度内所有的字段。如果要访问指定深度外的字段，Django会再次进行SQL查询。

也接受无参数的调用，Django会尽可能深的递归查询所有的字段。但注意有Django递归的限制和性能的浪费。

Django >= 1.7，链式调用的select_related相当于使用可变长参数。Django < 1.7，链式调用会导致前边的select_related失效，只保留最后一个。

prefetch_related()

对于多对多字段（ManyToManyField）和一对多字段，可以使用prefetch_related()来进行优化。

prefetch_related()和select_related()的设计目的很相似，都是为了减少SQL查询的数量，但是实现的方式不一样。后者是通过JOIN语句，在SQL查询内解决问题。但是对于多对多关系，使用SQL语句解决就显得有些不太明智，因为JOIN得到的表将会很长，会导致SQL语句运行时间的增加和内存占用的增加。若有n个对象，每个对象的多对多字段对应Mi条，就会生成Σ(n)Mi 行的结果表。

prefetch_related()的解决方法是，分别查询每个表，然后用Python处理他们之间的关系。

# 查询所有文章关联的所有标签

article_obj=models.Article.objects.all()

for i in article_obj:

print(i.tags.all()) #4篇文章: hits database 5

改为prefetch_related：

# 查询所有文章关联的所有标签

article_obj=models.Article.objects.prefetch_related("tags").all()

for i in article_obj:

print(i.tags.all()) #4篇文章: hits database 2

SELECT "blog_article"."nid",

"blog_article"."title",

......

FROM "blog_article";

SELECT

("blog_article2tag"."article_id") AS "_prefetch_related_val_article_id",

"blog_tag"."nid",

"blog_tag"."title",

"blog_tag"."blog_id"

FROM "blog_tag"

INNER JOIN "blog_article2tag" ON ("blog_tag"."nid" = "blog_article2tag"."tag_id")

WHERE "blog_article2tag"."article_id" IN (1, 2, 3, 4);

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extra

extra(select=None, where=None, params=None,

tables=None, order_by=None, select_params=None)

有些情况下，Django的查询语法难以简单的表达复杂的 WHERE 子句，对于这种情况, Django 提供了 extra() QuerySet修改机制 — 它能在 QuerySet生成的SQL从句中注入新子句

extra可以指定一个或多个参数,例如 select, where or tables. 这些参数都不是必须的，但是你至少要使用一个!要注意这些额外的方式对不同的数据库引擎可能存在移植性问题.(因为你在显式的书写SQL语句),除非万不得已,尽量避免这样做

参数之select

The select 参数可以让你在 SELECT 从句中添加其他字段信息，它应该是一个字典，存放着属性名到 SQL 从句的映射。

queryResult=models.Article

　　　　　　　　　　　.objects.extra(select={'is_recent': "create_time > '2017-09-05'"})

结果集中每个 Entry 对象都有一个额外的属性is_recent, 它是一个布尔值，表示 Article对象的create_time 是否晚于2017-09-05.

练习：

# in sqlite:

article_obj=models.Article.objects

　　　　　　　　　　　　　　.filter(nid=1)

　　　　　　　　　　　　　　.extra(select={"standard_time":"strftime('%%Y-%%m-%%d',create_time)"})

　　　　　　　　　　　　　　.values("standard_time","nid","title")

print(article_obj)

# <QuerySet [{'title': 'mongoDB 入门教程', 'standard_time': '2017-09-03', 'nid': 1}]>

参数之where / tables

您可以使用where定义显式SQL WHERE子句 - 也许执行非显式连接。您可以使用tables手动将表添加到SQL FROM子句。

where和tables都接受字符串列表。所有where参数均为“与”任何其他搜索条件。

举例来讲：

queryResult=models.Article

　　　　　　　　　　　.objects.extra(where=['nid in (1,3) OR title like "py%" ','nid>2'])

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整体插入

创建对象时，尽可能使用bulk_create()来减少SQL查询的数量。例如：

Entry.objects.bulk_create([

Entry(headline="Python 3.0 Released"),

Entry(headline="Python 3.1 Planned")

])

...更优于：

Entry.objects.create(headline="Python 3.0 Released")

Entry.objects.create(headline="Python 3.1 Planned")

注意该方法有很多注意事项，所以确保它适用于你的情况。

这也可以用在ManyToManyFields中，所以：

my_band.members.add(me, my_friend)

...更优于：

my_band.members.add(me)

my_band.members.add(my_friend)

...其中Bands和Artists具有多对多关联。

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