中介模型，cbv视图，和查询优化

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()

[]

 

blogsystem项目中：我们也是通过创建实例来进行创建关系的代码如下：

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()])

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])

什么时候不会保存缓存？

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

>>> 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

print(queryResult) #  hits database

exists 和iterator

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。

 

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