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Django入门:数据访问与模型操作详解

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下载需积分: 11 | 7.34MB | 更新于2024-08-09 | 37 浏览量 | 3 评论 | 74 下载量 举报 收藏
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在《精通Django: Core》一书中,第四章“基本的数据访问”是关于Django框架中与数据交互的核心内容。在Django 1.8 LTS版本中,作者Nigel George通过讲解如何在创建模型后利用高级Python API来操作数据,帮助读者理解数据访问的基础。 首先,章节开始时提到了Django自动提供的API,这些API让开发者能够方便地对模型进行增删改查(CRUD)操作。在`python manage.py shell`环境中,作者建议读者尝试编写代码来实践这些功能,以熟悉如何在Python shell中与模型数据进行交互。 在实际操作中,章节讲解了: 1. **"在视图中执行数据库查询的'愚蠢'方式"**:这是指早期不推荐的直接在视图层硬编码SQL查询,因为这会导致视图与数据库紧密耦合,不利于维护和扩展。正确的做法是使用Django ORM(Object-Relational Mapping),它提供了一种更高效、可扩展的方式来查询数据库。 2. **配置数据库和模型**:包括设置数据库连接和定义模型结构,模型是Django的核心概念,它们代表了应用程序中的数据结构,并通过定义字段类型和约束来管理数据。 3. **基本的数据访问API**:这部分介绍了如何使用`get()`, `create()`, `save()`等方法来检索、创建或更新模型实例。同时,还涉及了如何使用`QuerySet`,这是一个预查询的结果集,可以进行灵活的过滤、排序和分页操作。 4. **Django模型的序列化和查询优化**:学习如何将模型对象序列化成JSON或其他格式,以及如何通过查询优化来提高数据访问性能。 5. **Django管理后台的使用**:章节提及的管理后台是Django提供的一种便捷工具,允许开发者在浏览器中管理数据,而无需编写复杂的视图和模板。通过ModelAdmin类,开发者可以定制模型在后台的显示和操作。 6. **表单的使用**:虽然不是直接数据访问,但表单是数据验证和用户输入的重要组成部分,了解如何创建、处理和验证用户提交的数据,也是理解数据访问流程的一部分。 这一章节对于理解Django框架中的数据管理、模型设计以及与用户交互的逻辑至关重要,是开发过程中不可或缺的一环。通过实践和深入理解这些概念,开发者能更好地构建高效、健壮的Django应用程序。

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在数字货币市场研究与分析领域,准确、全面的数据是不可或缺的基础。近期,一个专注于以金融数字货币的优质数据集在引起了广泛关注。该数据集以 1 分钟为时间间隔,详细记录了金融数字货币的价格波动及相关交易信息,为研究人员和交易者提供了极具价值的资源。 数据集涵盖了六个关键字段,其中 “时间戳(Unix)” 以 Unix 时间格式精确标记每一分钟的起始点,为数据的时间序列分析奠定了坚实基础。而 “开盘价”“最高价”“最低价”“收盘价” 这四个价格指标,完整地勾勒出了每一分钟内金融数字货币价格的动态变化轨迹,无论是短期的交易决策还是长期的趋势研究,都能从中获取关键信息。此外,“交易量” 字段则直观地反映了市场在每一分钟内的活跃程度,是评估市场热度和资金流向的重要依据。 尤为值得一提的是,该数据集的数据来源十分可靠,确保了数据的原始性和准确性。而且,为了保持数据的时效性,数据集会每日更新,及时纳入市场最新动态,让使用者能够紧跟市场节奏,获取最前沿的信息。 为数字货币数据集的构建提供了成功范例。在此基础上,该以金融数字货币数据集应运而生,它旨在为分析、可视化以及与金融数字货币交易和市场研究相关的机器学习应用提供一个现成且高质量的数据基础。无论是专业的金融分析师,还是对数字货币感兴趣的普通投资者,亦或是致力于开发数字货币交易模型的数据科学家,都能从这个数据集中找到满足自身需求的宝贵数据,进而推动以太坊市场研究的深入发展,为数字货币领域注入新的活力与创新思路。
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中文版《Mastering Django: Core》内容实用。
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