为ManyToMany字段批量创建的正确方式,Django?
问题描述
我有用于填充表的代码。
def add_tags(count):
print "Add tags"
insert_list = []
photo_pk_lower_bound = Photo.objects.all().order_by("id")[0].pk
photo_pk_upper_bound = Photo.objects.all().order_by("-id")[0].pk
for i in range(count):
t = Tag( tag = 'tag' + str(i) )
insert_list.append(t)
Tag.objects.bulk_create(insert_list)
for i in range(count):
random_photo_pk = randint(photo_pk_lower_bound, photo_pk_upper_bound)
p = Photo.objects.get( pk = random_photo_pk )
t = Tag.objects.get( tag = 'tag' + str(i) )
t.photos.add(p)
这是型号:
class Tag(models.Model):
tag = models.CharField(max_length=20,unique=True)
photos = models.ManyToManyField(Photo)
因为我理解这个答案:Django: invalid keyword argument for this function我必须首先保存Tag对象(由于ManyToMany字段),然后通过add()
将照片附加到它们。但对于较大的count
,此过程花费的时间太长。是否有任何方法可以重构此代码以使其更快?
一般来说,我希望用随机虚拟数据填充标记模型。
编辑%1(照片模型)
class Photo(models.Model):
photo = models.ImageField(upload_to="images")
created_date = models.DateTimeField(auto_now=True)
user = models.ForeignKey(User)
def __unicode__(self):
return self.photo.name
解决方案
TL;DR 使用至模型批量插入M2M关系(&Q;到&Q;)。
"Tag.photos.through" => Django generated Model with 3 fields [ id, photo, tag ]
photo_tag_1 = Tag.photos.through(photo_id=1, tag_id=1)
photo_tag_2 = Tag.photos.through(photo_id=1, tag_id=2)
Tag.photos.through.objects.bulk_insert([photo_tag_1, photo_tag_2, ...])
这是我所知道的最快的方法,我一直使用它来创建测试数据。我可以在几分钟内生成数百万条记录。
从Georgy编辑:
def add_tags(count):
Tag.objects.bulk_create([Tag(tag='tag%s' % t) for t in range(count)])
tag_ids = list(Tag.objects.values_list('id', flat=True))
photo_ids = Photo.objects.values_list('id', flat=True)
tag_count = len(tag_ids)
for photo_id in photo_ids:
tag_to_photo_links = []
shuffle(tag_ids)
rand_num_tags = randint(0, tag_count)
photo_tags = tag_ids[:rand_num_tags]
for tag_id in photo_tags:
# through is the model generated by django to link m2m between tag and photo
photo_tag = Tag.photos.through(tag_id=tag_id, photo_id=photo_id)
tag_to_photo_links.append(photo_tag)
Tag.photos.through.objects.bulk_create(tag_to_photo_links, batch_size=7000)
我创建模型不是为了测试,但是结构就在那里,您可能需要调整一些东西才能使其工作。如果您遇到任何问题,请告诉我。
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