Pycharm开发Django项目创建ORM模型的问题

 更新时间:2021年10月20日 10:47:07   作者:白日梦想家UUC  
ORM,全称Object Relational Mapping,通过ORM我们可以通过类的方式去操作数据库,而不用再写原生的SQL语句,下面通过本文给大家介绍Pycharm开发Django项目ORM模型介绍,感兴趣的朋友一起看看吧

随着项目越来越大,采用写原生SQL的方式在代码中会出现大量的SQL语句,那么问题就出现了:

  1. SQL语句重复利用率不高,越复杂的SQL语句条件越多,代码越长。会出现很多相近的SQL语句。
  2. 很多SQL语句是在业务逻辑中拼出来的,如果有数据库需要更改,就要去修改这些逻辑,这会很容易漏掉对某些SQL语句的修改。
  3. 写SQL时容易忽略web安全问题,给未来造成隐患。SQL注入。

ORM,全称Object Relational Mapping,中文叫做对象关系映射,通过ORM我们可以通过类的方式去操作数据库,而不用再写原生的SQL语句。通过把表映射成类,把行作实例,把字段作为属性,ORM在执行对象操作的时候最终还是会把对应的操作转换为数据库原生语句。使用ORM有许多优点:

  1. 易用性:使用ORM做数据库的开发可以有效的减少重复SQL语句的概率,写出来的模型也更加直观、清晰。
  2. 性能损耗小:ORM转换成底层数据库操作指令确实会有一些开销。但从实际的情况来看,这种性能损耗很少(不足5%),只要不是对性能有严苛的要求,综合考虑开发效率、代码的阅读性,带来的好处要远远大于性能损耗,而且项目越大作用越明显。
  3. 设计灵活:可以轻松的写出复杂的查询。
  4. 可移植性:Django封装了底层的数据库实现,支持多个关系数据库引擎,包括流行的MySQLPostgreSQLSQLite。可以非常轻松的切换数据库。

创建ORM模型:

ORM模型一般都是放在appmodels.py文件中。每个app都可以拥有自己的模型。并且如果这个模型想要映射到数据库中,那么这个app必须要放在settings.pyINSTALLED_APP中进行安装。以下是写一个简单的书籍ORM模型。示例代码如下:

from django.db import models
class Book(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=20,null=False)
    author = models.CharField(max_length=20,null=False)
    pub_time = models.DateTimeField(default=datetime.now)
    price = models.FloatField(default=0)

以上便定义了一个模型。这个模型继承自django.db.models.Model,如果这个模型想要映射到数据库中,就必须继承自这个类。这个模型以后映射到数据库中,表名是模型名称的小写形式,为book。在这个表中,有四个字段,一个为name,这个字段是保存的是书的名称,是varchar类型,最长不能超过20个字符,并且不能为空。第二个字段是作者名字类型,同样也是varchar类型,长度不能超过20个。第三个是出版时间,数据类型是datetime类型,默认是保存这本书籍的时间。第五个是这本书的价格,是浮点类型。
还有一个字段我们没有写,就是主键id,在django中,如果一个模型没有定义主键,那么将会自动生成一个自动增长的int类型的主键,并且这个主键的名字就叫做id

映射模型到数据库中:

ORM模型映射到数据库中,总结起来就是以下几步:

  1. settings.py中,配置好DATABASES,做好数据库相关的配置。
  2. app中的models.py中定义好模型,这个模型必须继承自django.db.models
  3. 将这个app添加到settings.pyINSTALLED_APP中。
  4. 在命令行终端,进入到项目所在的路径,然后执行命令python manage.py makemigrations来生成迁移脚本文件。
  5. 同样在命令行中,执行命令python manage.py migrate来将迁移脚本文件映射到数据库中。

到此这篇关于Pycharm开发Django项目ORM模型介绍的文章就介绍到这了,更多相关Pycharm开发Django项目内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • Python机器学习之KNN近邻算法

    Python机器学习之KNN近邻算法

    KNN可以说是最简单的分类算法之一,同时,它也是最常用的分类算法,文中非常详细的介绍了该算法,对正在学习python的小伙伴们有很好的帮助,需要的朋友可以参考下
    2021-05-05
  • Python中的numpy数组维度扩展详解

    Python中的numpy数组维度扩展详解

    这篇文章主要介绍了Python中的numpy数组维度扩展详解,在numpy数组中,切片功能非常常用,例如x[:]表示取x的所有元素,可以通过在切片中增加None或者np.newaxis实现,它们的作用就是在相应的位置上增加一个维度,在这个维度上只有一个元素,需要的朋友可以参考下
    2023-09-09
  • 使用Node.js和Socket.IO扩展Django的实时处理功能

    使用Node.js和Socket.IO扩展Django的实时处理功能

    这篇文章主要介绍了使用Node.js和Socket.IO扩展Django的实时处理功能,用异步处理实时功能是相当强大的,文中给出的例子是建立一个实时聊天室,需要的朋友可以参考下
    2015-04-04
  • Python PyQt5实战项目之查询器的实现流程详解

    Python PyQt5实战项目之查询器的实现流程详解

    PyQt5以一套Python模块的形式来实现功能。它包含了超过620个类,600个方法和函数。它是一个多平台的工具套件,它可以运行在所有的主流操作系统中,包含Unix,Windows和Mac OS。PyQt5采用双重许可模式。开发者可以在GPL和社区授权之间选择
    2021-11-11
  • 对python自动生成接口测试的示例讲解

    对python自动生成接口测试的示例讲解

    今天小编就为大家分享一篇对python自动生成接口测试的示例讲解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2018-11-11
  • python获取当前时间对应unix时间戳的方法

    python获取当前时间对应unix时间戳的方法

    这篇文章主要介绍了python获取当前时间对应unix时间戳的方法,涉及Python时间操作的相关技巧,非常简单实用,需要的朋友可以参考下
    2015-05-05
  • 使用Streamlit和Pandas实现带有可点击链接的数据表格

    使用Streamlit和Pandas实现带有可点击链接的数据表格

    这篇文章主要为大家详细介绍了如何利用 Streamlit 和 Pandas 在 Python 中创建一个带有可点击链接的数据表格,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下
    2023-11-11
  • 怎么快速自学python

    怎么快速自学python

    在本篇文章里小编给大家分享的是一篇关于怎么快速自学python的相关内容,有兴趣的朋友们可以学习参考下。
    2020-06-06
  • python 包实现 time 时间管理操作

    python 包实现 time 时间管理操作

    这篇文章主要介绍了python包实现time时间管理操作,文章通过获取当前时间戳,即当前系统内表示时间的一个浮点数,下文更多相关内容需要的小伙伴可以参考一下
    2022-04-04
  • Python利用networkx画图绘制Les Misérables人物关系

    Python利用networkx画图绘制Les Misérables人物关系

    这篇文章主要为大家介绍了Python利用networkx画图处理绘制Les Misérables悲惨世界里的人物关系图,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
    2022-05-05

最新评论