09--Django-ORM操作-F与Q查询、开启事务以及常用的字段或方法

Django ORM深入：F与Q查询、事务处理与常用字段方法
已于 2022-10-13 00:15:43 修改
阅读量334 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： django 事务 F与Q orm
于 2022-10-12 23:51:15 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/BLee_0123/article/details/127292940
本文介绍了Django ORM中的核心操作，包括使用F表达式和Q对象进行复杂查询，详细讲解了事务的ACID特性，并探讨了ORM中常见的字段和方法应用。

一、F与Q查询

models.py

from django.db import models


class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=32)
    # price(8,2)
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
ORM-聚合，分组查询，F，Q查询，ORM查询优化
lzq78998的博客
09-06 597
快来学习
Django ORM中常用字段和参数及多种查询
记录学习ing
06-03 1802
int自增列，必须填入参数 primary_key=True。当model中如果没有自增列，则自动会创建一个列名为id的列。一个整数类型,范围在 -2147483648 to 2147483647。(一般不用它来存手机号(位数也不够)，直接用字符串存，)字符类型，必须提供max_length参数， max_length表示字符长度。这里需要知道的是Django中的CharField对应的MySQL数据库中的varchar类型，没有设置对应char类型的字段，但是Django允许我们自定义新的字段，下面我来自
django的ORM常用字段和参数
prigilm的博客
11-03 326
Python之django（ORM常用字段和参数） 文章目录Python之django（ORM常用字段和参数）一、测试环境的搭建二、单表操作之必知必会十三条1、all():查询所有结果2、filter(\**kwargs): 它包含了与所给筛选条件相匹配的对象3、get(\**kwargs): 返回与所给筛选条件相匹配的对象，返回结果有且只有一个，如果符合筛选条件的对象超过一个或者没有都会抛出错误4、exclude(\**kwargs): 它包含了与所给筛选条件不匹配的对象5、values(\*field)
Python从0到50(三十一)：深入理解Django ORM与事务处理
07-07 1005
深入理解Django ORM与事务处理
鱼类识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
2301_78372746的博客
11-24 2320
鱼类识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过收集了包括‘墨鱼’、‘多宝鱼’、‘带鱼’、‘石斑鱼’等在内的30种鱼类图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
【水果识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
子午的博客
12-01 625
水果识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对5种常见的水果图片数据集（‘圣女果’, ‘梨’, ‘芒果’, ‘苹果’, ‘香蕉’）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义。
【植物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
子午的博客
12-04 427
植物识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对6种常见的植物树叶图片数据集（广玉兰、杜鹃、梧桐、樟叶、芭蕉、银杏）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义本项目选题背景聚焦于传统植物识别对专业知识的较高依赖及效率瓶颈问题。
python+django/flask+vue的高考志愿咨询系统
Q_Q511008285的博客
12-04 201
在教育改革深化与升学竞争加剧的双重背景下，高考志愿填报已从“分数匹配”升级为“精准规划”的系统工程，开发专业咨询平台成为破解行业痛点的迫切需求。 在此背景下，开发集权威信息、智能匹配、个性化规划于一体的咨询平台，既是缓解升学焦虑的民生需要，也是推动教育资源优化配置的必然选择。
python+django/flask的在线预约导游系统
2501_91488339的博客
12-04 151
人类现已迈入二十一世纪，科学技术日新月异，经济、资讯等各方面都有了非常大的进步，尤其是资讯与网络技术的飞速发展，对政治、经济、军事、文化等各方面都有了极大的影响。
【鸟类识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
子午的博客
12-02 543
鸟类识别系统，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法，数据集使用经典的加利福尼亚大学CUB-200-2011鸟类数据集，对其进行多轮迭代训练，最后得到了一个精度较高的模型，并搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义在生态保护与生物多样性研究日益重要的当下，精准识别鸟类品种对科研及爱好者而言意义重大。传统鸟类识别依赖人工比对图鉴，不仅效率低且对专业知识要求高。
基于Django房屋租赁系统
梅花14的博客
11-29 733
摘要：本文介绍了一个基于Django框架开发的房屋租赁系统，采用Python 3.10+Django 4.2+Bootstrap 5.2技术栈，包含房源管理、论坛、评论、文章发布和用户管理等模块。系统创新性地设计了通用评论组件，支持多模型复用；采用模块化架构，实现房源与论坛的有机结合；具备多图片上传、分页优化等功能。前端使用响应式设计，提供良好的用户体验。系统功能完善，包含房源发布、收藏、租赁申请、资讯展示等核心功能，并配有完善的后台管理系统。该系统结构清晰，扩展性强，可作为毕业设计或课程设计的参考案例。
PyInstaller& Nuitka & 项目 （如 django）
weixin_42113341的博客
12-04 468
特性Nuitka原理打包 Python 解释器+字节码将 Python 编译为 C，再编译为二进制文件大小较大（5-10 MB）较小（3-8 MB）启动速度较慢（需要解压）较快（直接执行）反编译难度较易（字节码可反编译）较难（编译为机器码）兼容性很好较好（可能有库兼容问题）打包时间快慢（需要编译）安全性：核心算法和敏感配置用 Nuitka 编译保护兼容性：Django 框架用 PyInstaller 打包，兼容性好灵活性：开发环境用源码，生产环境用编译版本性能。
python+django/flask基于Web的研究生管理系统
最新发布
2501_91488339的博客
12-04 347
随着社会的不断进步与发展，人们对生活质量要求逐步提升。如果开发一款基于web的研究生管理系统，可以让管理员、研究生和导师在最短的时间里享受到最好的服务；
python+django/flask农业信息管理系统_农产品销售商场系统
2501_91488339的博客
12-04 237
随着信息时代的发展，计算机迅速普及，传统的农业信息管理方式显得不够快捷，这时我们就需要创造更加便利的管理方法，对农业信息进行统计，便于统一管理。 相对于管理者而言，本系统可以减少工作人员的工作量，从而提高工作效率。经过对本系统的全面测试，表明了本系统具有良好的可行性。
【动物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
子午的博客
12-01 425
动物识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对4种常见的动物图片数据集（猫、鸡、马、狗）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义在人工智能技术蓬勃发展的当下，动物识别作为计算机视觉领域的重要应用方向，有着广泛的实际需求，如动物保护监测、智能安防等场景均需精准高效的动物识别能力。
python+django/flask+vue的基于文学创作的社交论坛系统
Q_Q511008285的博客
12-04 193
相比于传统的社交论坛管理方式，智能化的管理方式可以大幅提高社交论坛的管理效率，实现了社交论坛管理的标准化、制度化、程序化的管理， 系统主要包括个人中心、用户管理、文章类型管理、文章信息管理、文章举报管理、警告信息管理、系统管理等功能，从而实现智能化的社交论坛管理方式，提高社交论坛管理的效率。
python+django/flask+vue的基于协同过滤算法的体育商品推荐系统
Q_Q1963288475的博客
12-04 469
相比于传统的体育商品推荐方式，个性化智能的管理方式可以大幅提高体育商品推荐的管理效率，实现了个性化智能体育商品推荐的标准化、制度化、程序化的管理，有效地防止了体育商品推荐的随意管理， 功能主要包括首页、个人中心、用户管理、商品分类管理、商品信息管理、交流论坛、留言板、系统管理、订单管理等功能，从而实现个性化智能体育商品推荐方式，提高个性化智能体育商品推荐的效率。
python+django/flask的流浪宠物领养系统
2501_91488339的博客
12-04 219
随着流浪宠物问题日益严峻，传统的宠物收养方式面临着管理混乱、信息不对称等问题。 通过该平台，流浪宠物的领养变得更加透明、便捷，提升了领养率，减轻了动物收容所的负担，促进了社会公益事业的发展，同时也增强了公众对流浪宠物问题的关注，具有较强的实践意义和推广价值。
python+django/flask+vue的个性化电影推荐系统
Q_Q1963288475的博客
12-04 306
随着影视行业数字化转型加速，全球电影内容产量呈爆发式增长。据统计，2024 年全球各类影视平台上线新片超 2 万部，较五年前增长 120%，海量内容虽丰富了用户选择，却也带来 “选择困境”—— 超过 65% 的用户表示，在挑选电影时需花费 30 分钟以上浏览信息，仍常因选片不当浪费观影时间。
Django-Celery-Beat：实现Django ORM的定时任务调度
django-celery-beat是一个基于Django ORM的Celery扩展，用于实现定时任务调度功能。Celery是一个由Python编写的异步任务队列/作业队列，基于分布式消息传递。它专注于实时操作，但也支持任务调度。 Celery本身不...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

妍婧

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值