标签：any his hit 定义 space 开始 not work family 模型
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.nameclass Group(models.Model): name = models.CharField(max_length=128) members = models.ManyToManyField(Person, through=‘Membership‘) def __str__(self): # __unicode__ on Python 2 return self.nameclass Membership(models.Model): person = models.ForeignKey(Person) group = models.ForeignKey(Group) date_joined = models.DateField() invite_reason = models.CharField(max_length=64)>>> 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>]# 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()[]def addArticle(request):
if request.method=="POST":
article_form = ArticleForm(request.POST)
if article_form.is_valid():
title=article_form.cleaned_data.get("title")
content=article_form.cleaned_data.get("content")
personal_cate=request.POST.get("personal_cate")
personal_tag=request.POST.getlist("personal_tag")
article_obj=models.Article.objects.create(title=title,desc=content[0:30],create_time=datetime.datetime.now(),user=request.user,category_id=personal_cate)
models.ArticleDetail.objects.create(content=content,article=article_obj)
if personal_tag: # [2,3]
for i in personal_tag:
models.Article2Tag.objects.create(article_id=article_obj.nid,tag_id=i)#在第三张表中自动添加关系
else:
pass
return HttpResponse("添加成功")
article_form=ArticleForm()
cate_list=models.Category.objects.filter(blog__user=request.user)
tag_list=models.Tag.objects.filter(blog__user=request.user)
return render(request,"addArticle.html",{"article_form":article_form,"cate_list":cate_list,"tag_list":tag_list})
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。
ret=models.Article.objects.all()
这个就不会进入数据库查询
print(ret) 就会对数据库进行查询
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。
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()])queryResult=models.Article.objects.all()
print([a.title for a in queryResult])print([a.create_time for a in queryResult])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>>> queryset = Entry.objects.all()
>>> [entry for entry in queryset] # Queries the database>>> print queryset[5] # Uses cache>>> print queryset[5] # Uses cache>>> [entry for entry in queryset]
>>> bool(queryset)>>> entry in queryset>>> list(queryset)queryResult=models.Article.objects.all()
print(queryResult) # hits databaseprint(queryResult) # hits database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...")
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。
查询优化
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。
obj_list=models.Article.objects.select_related("user").select_related("category").all()
print(obj_list)
for i in obj_list:
print(i.category)
for i in obj_list:
print(i.title)
cbv视图：
通过类来对应url 通过类里面的方法来对应
views代码：
from django.views import View
class Login(View):
def get(self,request):
return render(request,"login_cbv.html")
def post(self,request):
return HttpResponse("post.........")
def delete(self):
pass
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原文地址：http://www.cnblogs.com/1a2a/p/7954063.html
