Django实战之models

Django 模型(Model) 在模型中定义属性,会生成表中的字段。Django 根据属性的类型确定以下信息:当前选择的数据库支持字段的类型(核心)。渲染管理站点表单时使用的默认 html 控件。在管理站点最低限度的验证。Django 会为表增加自动增长的主键列,每个模型只能有一个主键列,如果使用选项设置某属性为主键列后,则 Django 不会再生成默认的主键列。不能是 python 的保留关键字。由于 Django 的查询方式,不允许带有连续的下划线。定义属性时,需要明确字段类型。 阅读详情

Django实战之models
入门使用Django默认使用的数据库——sqlite3

一、创建表
models.py文件中创建类

class info(models.Model):
    # CharField类型不能为空,最少要指定一个长度
    name = models.CharField(max_length=32)	# 
    email = models.EmailField(max_length=32)
    
    user_type = models.ForeignKey('UserType')

字段类型:

# 自动生成增列 = int(11)
models.AutoField  
# 不要随便显示的自定义一个自增列
id = models.AutoField(primary_key=True)
# 字符串字段 必须 max_length 参数
models.CharField
# 布尔类型=tinyint(1)  不能为空,Blank=True
models.BooleanField  

models.ComaSeparatedIntegerField  用逗号分割的数字=varchar
  继承CharField,所以必须 max_lenght 参数
# 5、日期类型 示例2018-08-30
models.DateField  
# 参数说明:auto_now,默认值为false,设置为true时,每次执行 save 操作时,将其值设置为当前时间,并且每次修改model,都会自动更新。

6、models.DateTimeField  日期类型 datetime
  同DateField的参数
7、models.Decimal  十进制小数类型 = decimal
  必须指定整数位max_digits和小数位decimal_places
8、models.EmailField  字符串类型(正则表达式邮箱) =varchar
  对字符串进行正则表达式
9、models.FloatField  浮点类型 = double
10、models.IntegerField  整形
11、models.BigIntegerField  长整形
  integer_field_ranges = {
    'SmallIntegerField': (-32768, 32767),
    'IntegerField': (-2147483648, 2147483647),
    'BigIntegerField': (-9223372036854775808, 9223372036854775807),
    'PositiveSmallIntegerField': (0, 32767),
    'PositiveIntegerField': (0, 2147483647),
  }
12、models.IPAddressField  字符串类型(ip4正则表达式)
13、models.GenericIPAddressField  字符串类型(ip4和ip6是可选的)
  参数protocol可以是:both、ipv4、ipv6
  验证时,会根据设置报错
14、models.NullBooleanField  允许为空的布尔类型
15、models.PositiveIntegerFiel  正Integer
16、models.PositiveSmallIntegerField  正smallInteger
17、models.SlugField  减号、下划线、字母、数字
18、models.SmallIntegerField  数字
  数据库中的字段有:tinyint、smallint、int、bigint
19、models.TextField  字符串=longtext
20、models.TimeField  时间 HH:MM[:ss[.uuuuuu]]
21、models.URLField  字符串,地址正则表达式
22、models.BinaryField  二进制
23、models.ImageField   图片
24、models.FilePathField 文件
更多字段

字段选项

null: True:允许None; 默认:False
blank: True:允许空白; 默认:False
db_column: 字段名; 默认:属性名
db_index: True:创建索引; 默认:False
default: 默认值
primary_key: True:主键
unique: True:值唯一

运行Djando项目程序,执行命令创建数据:

python3 manage.py makemigrations
python3 manage.py migrate

二、删除重建表
数据库中删除

drop table tablename

注释django中对应的Model

python manage.py makemigrations   
python manage.py migrate --fake

去掉注释重新迁移

python manage.py makemigrations   
python manage.py migrate

三、views文件引用数据库

def index(request):
	info= models.info.objects.all()  	# pk:primary key(id),相当于select id =1
	return render(request, 'index.html', {'info': info})

# 传递多个表格 info,test
def index(request):
	info= models.info.objects.all()  	# pk:primary key(id),相当于select id =1
	test = ["HTML", "CSS", "jQuery", "Python", "Django"]
	return render(request, 'index.html', {'info': info, 'test':test})

如果key和value一定要不一样,html中引用时写key
比如’test1’:test
html中引用{{ test1 }}
三、html文件引用数据库

{% for info in info%}
     <a href="">{{ info.name }}</a>
{% endfor %}

注意有时候html引用数据库怎么都显示不出来,可能是views和html文件中变量名没整对
干脆就把info的名字全部都换一边,比如test,发现可以引用了
再换回来也可以

0、重构数据库
误删了migrations文件,python manage.py makemigrations一直提示No changes detected
重构应用下的django数据库
先把migrations文件夹里文件全部删除,然后执行以下命令

# 先生成一个空的initial.py
python manage.py makemigrations --empty yourappname 
python manage.py makemigrations;
python manage.py migrate

问题记录:
1、makemigrations时告警:
(urls.W005) URL namespace ‘admin’ isn’t unique
原因:运行命令时显示文件路径,E:\frontpage\quantmonitor\monitor/static
之前配置过静态文件聚合路径STATIC_ROOT
估计在静态文件聚合路径里找不到db.sqlite3文件
settings文件里注销STATIC_ROOT后运行makemigrations
提示:静态文件访问,接收,解析地址后,把相对路径传给static_root
attributeerror: module ‘settings’ has no attribute ‘STATIC_ROOT’
settings文件里恢复STATIC_ROOT后运行makemigrations正常
估计是环境没有刷新,比较莫名其妙

2、no migrations to apply
原因:之前已经成功在数据库中建好表,后面数据库直接删掉了
解决办法:
删除该app名字下的migrations文件
进入数据库,找到django_migrations的表,删除该app名字(monitor)的所有记录。
delete from django_migrations;
再次迁移

3、提示table “django_session” already exists
migrations后django_content_type里面没有要新增的表,是没法进行关联的。

django_content_type:记录了当前的Django项目中所有model所属的app(即app_label属性)以及model的名字(即model属性)
不能直接删

4、删除django_content_type表中数据时提示
Sqlite: FOREIGN KEY constraint failed
sqlite外键约束中。restrict约束:如果要删除父表,则子表需空。
如果没有定义约束。会报错,需设置一个约束。
在django_admin_log表里有一列content_type_id,关联django_content_type的id

5 、默认idl列丢失 no such column
django模型models中默认id问题 no such column

Django学习二:配置mysql,创建model实例,自动创建数据库表,对mysql数据库表已经创建好的进行直接操作和实验。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Web后端开发的核心在于构建高效、安全、可扩展的服务端应用。其原理通常围绕MVC/MVT设计模式,通过框架将请求路由、业务逻辑、数据持久化和响应渲染进行解耦与自动化。这项技术的核心价值在于提升开发效率、保障应用安全、并支持业务从原型到大规模集群的平滑演进。在应用场景上,它广泛适用于内容管理系统、社交平台、电商中台和API服务等中大型Web项目。本文聚焦于Django框架,它凭借“开箱即用”的高集成度和强大的ORM系统,显著降低了从开发到部署的工程门槛,并集成了完善的安全防护机制,是验证上述后端核心能力与价值

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779醒
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