В современном мире технологии стали неотъемлемой частью нашей жизни, поскольку все вокруг нас оцифровано. Это также верно даже в деловом секторе. Компании, которые не используют правильную инфраструктуру и не могут оборудовать правильную технологическую архитектуру, в конечном итоге отстают от своих конкурентов. Это главным образом связано с тем, что в настоящее время объем данных, на которые предприятия и организации полагаются в своем анализе, вырос в геометрической прогрессии, и, как следствие, для того, чтобы они могли эффективно обрабатывать и интерпретировать их, им необходим правильный набор данных. инструментов и инфраструктуры для их поддержки.

Базы данных являются одной из самых популярных технологий, используемых для сбора и организации данных, поскольку они позволяют легко получить доступ к данным, управлять ими и обновлять их. Однако этим базам данных требуется система управления для выполнения этих задач. В основном язык SQL используется для выполнения операций в базе данных, однако по мере того, как ваше приложение растет и становится более сложным, становится чрезвычайно трудно иметь представление о том, что именно делает каждая операция. Именно здесь на сцену выходит техника объектно-реляционного сопоставления (ORM). Это позволяет запрашивать данные и манипулировать ими с помощью любого объектно-ориентированного языка программирования по вашему выбору. ORM уменьшают сложность вашего кода и делают его более понятным, что, в свою очередь, упрощает обновление, поддержку и повторное использование кода.

В этой статье мы рассмотрим Django ORM, который представляет собой ORM на основе Python и, следовательно, является одной из самых популярных технологий, используемых в наши дни.

Что такое Django?

Прежде чем мы перейдем к рассмотрению ORM Django, давайте сначала посмотрим, что на самом деле представляет собой эта технология Pythonic под названием Django.

Django — это бесплатный веб-фреймворк с открытым исходным кодом, разработанный на Python, поэтому он имеет очень чистый и аккуратный дизайн, а также простой, гибкий, надежный и масштабируемый. Он упрощает работу веб-разработчиков, поскольку предоставляет пользователям готовые компоненты, которые, в свою очередь, не позволяют им писать все с нуля и, как следствие, ускоряют их работу и сокращают накладные расходы на их веб-сайтах. В дополнение к этому, он чрезвычайно безопасен и помогает пользователям избежать проблем с безопасностью, таких как атаки восстановления пользовательского интерфейса, SQL-инъекции и т. д. У него также очень большое сообщество, которое всегда доступно через форумы и всегда готово предложить свою помощь другим.

Давайте теперь наконец посмотрим на Django ORM и некоторые из его основных функций.

Доступ к Django ORM

После установки Django и настройки его проекта нам обычно предоставляются следующие исходные файлы:

Здесь mysite относится к имени созданного вами проекта. Все эти файлы используются по-своему, и важно знать, какую роль играет каждый файл. Здесь мы сосредоточимся на файле manage.py, который будет контролировать для нас множество различных вещей, таких как настройка сервера, выполнение миграций, связь с базой данных, а также вход в режим ORM.

Чтобы открыть Django ORM, откройте командную строку из основного каталога вашего проекта Django и выполните следующую команду:

$ python manage.py shell

Это откроет для нас интерактивную оболочку, которая позволит нам начать взаимодействие с базой данных с помощью ORM.

Управление базой данных с помощью запросов в Django ORM

Поскольку ORM позволяет нам взаимодействовать с базой данных, теперь мы можем писать различные запросы для извлечения и управления данными из базы данных. Однако, прежде чем мы сможем начать работу с базой данных в оболочке, мы сначала должны импортировать все связанные с ней модели. Это можно сделать, просто запустив команду в интерактивной оболочке, как показано ниже:

$ from appName.models import modelName

Здесь appName относится к имени вашего приложения, которое вы создали, и, следовательно, где в настоящее время хранятся ваши модели. ModelName относится к имени модели, которую вы хотите импортировать и использовать. Здесь вы можете импортировать несколько моделей.

Теперь вы можете получить доступ к объекту модели и прочитать из него данные. Например, если нам нужен список всех сообщений, мы можем просто получить их, выполнив следующую команду в нашем терминале:

$ Post.objects.all()

В ORM мы можем делать несколько других вещей, таких как создание новых данных базы данных, обновление данных и все другие команды базы данных, которые вы можете.

Моделирование базы данных

Одна из лучших вещей, которые Django ORM предоставляет своим пользователям, — это возможность автоматически связывать и устанавливать отношения между атрибутами объекта вашей модели и соответствующими полями таблицы. В базах данных существуют в основном три типа отношений. это отношения «один к одному», отношения «один ко многим» или «многие к одному» и отношения «многие ко многим».

Отношение «один к одному», как следует из названия, означает, что запись одной таблицы соответствует одной записи другой таблицы. В Django ORM мы можем легко установить это следующим образом:

class Parent(models.Model):

user = models.OneToOneField(

User,

on_delete=models.CASCADE,

primary_key=True,

)

name_of_father = models.CharField(max_length=100)

name_of_mother = models.CharField(max_length=100)

Здесь у каждого пользователя могут быть только одинокие биологические родители, и, следовательно, это отношения один-к-одному. Теперь, если мы удалим любого пользователя, имеющего доступ к этой модели, он также удалит модель 2-го пользователя, поскольку они зависят друг от друга.

Отношения «один ко многим» или «многие к одному» относятся к отношениям, при которых родительская запись может иметь несколько дочерних записей, однако у нее может быть только один дочерний элемент или ни одного дочернего. В Django ORM мы можем легко установить эту связь с помощью поля ForeignKey:

class Customer(models.Model):

name = models.CharField(max_length=255)

class Vehicle(models.Model):

customer = models.ForeignKey(

Customer,

on_delete=models.CASCADE

)

Как видно из приведенного выше кода, у клиента может быть несколько транспортных средств.

Наконец, отношения «многие ко многим» определяют отношения, при которых несколько таблиц могут быть связаны друг с другом. Мы можем создать это с помощью поля ManyToMany. В приведенном ниже примере мы создали две модели: одну для пользователя, а другую — для его сообщений. Также может быть несколько пользователей, поскольку у каждого пользователя может быть несколько сообщений.

class User(models.Model):

post = models.ManyToManyField(Post, blank=True)

friends = models.ManyToManyField(settings.AUTH_USER_MODEL, blank=True)

class Post(models.Model):

post = models.TextField()

likes = models.ManyToManyField(settings.AUTH_USER_MODEL, blank=True, related_name='user_likes')

Python предоставляет несколько функций для генерации случайных чисел. Большинство этих функций доступны в модуле Python random. Вы можете использовать эти функции для генерации случайных чисел в ваших скриптах Python.

Вот пять основных функций, используемых для генерации случайных чисел в скрипте Python.

1. random()
2. randint()
3. uniform()
4. randrange()
5. choice()

1. Функция random() в Python:

Эта функция возвращает случайное значение с плавающей запятой от 0 до 1. Вы также можете указать диапазон, чтобы переопределить значения по умолчанию.

import random



# Выведите случайное число с плавающей запятой от 0 до 1

x = random.random()

print (x)



# Выведите случайное число с плавающей запятой от 0 до 10

x = random.random() * 10

print (x)



# Выведите случайное число с плавающей запятой между -5 и +5

x = random.random() * 10 – 5

print (x)

import random



# Выведите случайное целое число от 10 до 100

x = random.randint(10, 100)

print (x)

# Выведите число с плавающей запятой от 10 до 50



x = random.uniform(10, 50) print (x)

import random



# Выведите целое число от 0 до 9

x = random.randrange(10)

print (x)



# Выведите целое число от 10 до 99

x = random.randrange(10, 100)

print (x)



# Выведите четное целое число от 10 до 99

x = random.randrange(10, 100, 2)

print (x)

import random



# Выберите случайный элемент из приведенной ниже последовательности

x = random.choice([‘red’, ‘geen’, ‘yellow’])

print (x)

Django — это популярная среда Python, используемая для разработки веб-приложений с использованием спецификаций сервера WGSI (интерфейс шлюза веб-сервера) и ASGI (интерфейс шлюза асинхронного сервера). WGSI используется для разработки синхронных приложений Python, а AGSI используется для разработки асинхронных и синхронных веб-приложений. Канал — это полезная функция Django, которая используется для обработки WebSocket, протокола чата и т. д. Наряду с протоколом HTTP. Канал построен по спецификации сервера ASGI. Сеанс двусторонней интерактивной связи между браузером пользователя и сервером можно открыть с помощью WebSocket. Клиент инициирует соединение WebSocket, и сервер отвечает согласием или закрыть сообщение. Сообщения WebSocket проталкиваются в канал с помощью производителей и отправляются потребителям, которые прослушивают канал. В этой статье показано, как использовать каналы для обработки сообщений WebSocket.

Предпосылки

Прежде чем практиковать сценарий, показанный в этой статье, обязательно выполните следующие задачи.

• Установите Django версии 3+ на Ubuntu 20+ (желательно)
• Создайте проект Django
• Запустите сервер Django, чтобы проверить, правильно ли он работает.

Настроить приложение Django

Выполните следующую команду, чтобы создать приложение Django с именем socketapp:

$ python3 manage.py startapp socketapp

Выполните следующую команду, чтобы установить канал:

$ pip install channels

Добавьте каналы и имя приложения в часть INSTALLED_APP файла settings.py :

INSTALLED_APPS = [

…..

'channels',

'socketapp'

]

Определите значение ASGI_APPLICATION в файле settings.py :

Создайте папку с именем templates внутри папки socketapp и установите расположение шаблона приложения в части TEMPLATES файла settings.py :

TEMPLATES = [

{

….

'DIRS': ['/home/fahmida/channel_pro/socketapp/templates'],

….

},

]

# Импортировать модуль рендеринга из Django

from django.shortcuts import render



# Создать функцию индекса для отображения HTML-файла в браузере

def index(request):

return render(request, "index.html", context={'text': 'AndreyEx'})

from django.contrib import admin

from django.urls import path



from socketapp import views



urlpatterns = [

path('admin/', admin.site.urls),

path('msg/', views.index)

]

# Импортировать модуль JSON

import json

# Импортировать WebsocketConsumer

from channels.generic.websocket import WebsocketConsumer

# Импортировать модуль datetime

from datetime import datetime

# Импортировать модуль sleep

from time import sleep





# Определить класс потребителя для отправки данных через

class ws_consumer(WebsocketConsumer):

def connect(self):

self.accept()

while(True):

now = datetime.now()

self.send(json.dumps({'timeValue': now.strftime("%H:%M:%S")}))

sleep(1)

from django.urls import path

from.consumers import ws_consumer



# Задайте путь для вызова потребителя

ws_urlpatterns = [

path('msg/', ws_consumer.as_asgi())

]

# Импортировать модуль os

import os

# Импортировать get_asgi_application для обработки протокола http

from django.core.asgi import get_asgi_application

# Import ProtocolTypeRouter и URLRouter для установки маршрутизации веб-сокетов

from channels.routing import ProtocolTypeRouter, URLRouter

# Import AuthMiddlewareStack для обработки веб-сокета

from channels.auth import  AuthMiddlewareStack

# Импортировать маршрутизацию веб-сокетов

from socketapp.routing import ws_urlpatterns



# Назначьте значение для DJANGO_SETTINGS_MODULE

os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'channel_pro.settings')



# Определить переменные приложения для обработки HTTP и WebSocket

application = ProtocolTypeRouter({

'http': get_asgi_application(),

'websocket': AuthMiddlewareStack(URLRouter(ws_urlpatterns))



})

Циклы — одна из фундаментальных концепций языков программирования. Циклы используются для выполнения повторяющихся задач до тех пор, пока не будет выполнено определенное условие.

В Python есть две основные конструкции циклов, которые позволяют многократно повторять блок кода: циклы for и while

В этой статье мы рассмотрим основы for в Python. Мы также покажем вам, как использовать range для генерации последовательности чисел, а else break и continue для изменения потока цикла. Читать →

Python имеет несколько последовательных типов данных, которые позволяют хранить коллекции данных организованным и эффективным способом. Основные типы последовательностей — это строки, списки, кортежи и объекты диапазонов.

В этой статье вы познакомитесь с основами кортежей Python. Мы покажем вам, как создать кортеж, получить доступ к элементам, распаковать кортеж и многое другое.

Кортежи похожи на списки с основным отличием в том, что списки изменяемы, а кортежи неизменны. Это означает, что кортежи не могут быть изменены после создания.

Кортежи могут хранить как разнородные, так и однородные данные, но обычно используются для хранения коллекций разнородных элементов.

Создание кортежей

Кортежи создаются путем помещения элементов в круглые скобки [] , разделенных запятыми. В них может быть любое количество предметов, которые могут быть разных типов. Вот пример:

colors = ('orange', 'white', 'green')

Кортеж может содержать элементы со смешанными типами данных. Вы также можете объявлять вложенные кортежи, где еще одним из его элементов являются списки, кортежи или словари:

my_tuple = (1, False, ["red", "blue"], ("foo", "bar"))

Круглые скобки без элементов между ними обозначают пустой кортеж:

my_tuple = ()

Чтобы создать кортеж только с одним элементом, вы должны добавить запятую после элемента:

my_tuple = (1)

type(my_tuple)

my_tuple = (1,)

type(my_tuple)

<class 'int'>

<class 'tuple'>

Кортежи также можно создавать с помощью конструктора tuple() :

colors_list = ['orange', 'white', 'green']

colors_typle = tuple(colors_list)

print(type(colors_typle))

<class 'tuple'>

Другой способ создания кортежа — использовать функцию упаковки кортежа, которая позволяет вам создать кортеж из последовательности объектов, разделенных запятыми:

directions = "North", "South", "East", "West"

print(type(directions))

<class 'tuple'>

Доступ к элементам кортежа

На элемент кортежа можно ссылаться по его индексу. Индексы являются целыми числами и начинаются от 0 до n-1 где n — количество элементов:

my_tuple = ["a", "b", "c", "d"]

             0    1    2    3

В Python индексы указываются в квадратных скобках:

my_tuple[index]

Например, чтобы получить доступ к третьему элементу кортежа, вы должны tuple_name[2] :

directions = ("North", "South", "East", "West")directions[2]

'East'

Если вы ссылаетесь на несуществующий индекс, IndexError исключение IndexError:

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

IndexError: tuple index out of range

Для доступа к элементам во вложенном кортеже используйте несколько индексов:

my_tuple = (1, False, ["red", "blue"], ("foo", "bar"))my_tuple[3][1]

'bar'

Вы также можете получить доступ к элементам кортежа, используя отрицательные индексы. Последний элемент обозначается как -1 , второй последний элемент — как -2 и так далее:

my_tuple = ("a", "b", "c", "d")

            -4   -3   -2   -1

directions = ("North", "South", "East", "West")directions[-2]

'East'

Нарезка кортежей

В Python вы можете разрезать кортеж и другие последовательные типы данных, используя следующую форму:

sequence[start:stop:step]

• start — это индекс, с которого начинается извлечение. Когда используется отрицательный индекс, он указывает смещение от конца кортежа. Если этот аргумент опущен, нарезка начинается с индекса 0.
• stop — индекс, до которого следует завершить извлечение; результат не включает элемент «стоп». Когда используется отрицательный индекс, он указывает смещение от конца кортежа. Если этот аргумент опущен или превышает длину кортежа, нарезка выполняется до конца кортежа.
• step — необязательный аргумент, указывающий шаг нарезки. Если не указано, по умолчанию используется 1. Если используется отрицательное значение, срез принимает элементы в обратном порядке.

Результатом нарезки кортежа является новый кортеж, содержащий извлеченные элементы.

Следующие формы допустимы в Python:

T[:] # copy whole tuple

T[start:] # slice the tuple starting from the element with index "start" to the end of the tuple.

T[:stop] # slice the tuple starting from the begging up to but not including the element with index "stop".

T[start:stop] #  slice the tuple starting from the element with index "start" up to but not including the element with index "stop".

stop"

T[::step] # slice the tuple with a stride of "step"

Ниже приведен пример того, как нарезать кортеж, начиная с элемента с индексом 1 до элемента с индексом 4, но не включая его:

vegetables = ('Potatoes', 'Garlic', 'Celery', 'Carrots', 'Broccoli')vegetables[1:4]

('Garlic', 'Celery', 'Carrots')

Распаковка кортежей

Распаковка последовательности в функции Python, которая позволяет вам назначать объекты последовательности переменным. Вот пример:

colors = ('orange', 'white', 'green')

a, b, c = colors

print(a)

print(b)

print(c)

Значения элементов кортежа в соответствии с их положением присваиваются переменным слева:

orange

white

green

При распаковке кортежей количество переменных в левом кортеже должно быть таким же, как количество элементов кортежа. В противном случае вы получите исключение ValueError

colors = ('orange', 'white', 'green')

a, b = colors

ValueError: too many values to unpack (expected 2)

Распаковка удобна, когда метод или функция возвращает последовательность объектов:

def square_area_circumference(side_lenght):

  return side_lenght * side_lenght, side_lenght * 4



area, circumference = square_area_circumference(5)



print(area)

print(circumference)

25

20

Изменение кортежа

Поскольку кортежи являются неизменяемыми структурами данных, мы не можем обновлять их напрямую. Вы не можете добавлять, изменять, удалять элементы в кортежах.

Если вы попытаетесь изменить элемент кортежа, вы получите исключение TypeError

colors = ("orange", "white", "green")

colors[1] = "blue"

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

Элементы изменяемого кортежа могут быть изменены. Например, если кортеж имеет список в качестве одного из его элементов, вы можете обновить элементы списка:

my_tuple = (1, 2, [5, 6, 7])

my_tuple[2][1] = 4

print(my_tuple)

(1, 2, [5, 4, 7])

Длина кортежа

Встроенная len() возвращает общее количество элементов данного объекта.

Чтобы найти длину кортежа, передайте его в качестве аргумента функции len() :

len(L)

Вот пример:

colors = ("orange", "white", "green")

lenght = len(colors)

print(lenght)

3

Итерация по кортежу

Чтобы перебрать все элементы в кортеже, вы можете использовать цикл for

directions = ("North", "South", "East", "West")

for direction in directions:

  print(direction)

North

South

East

West

Если вам нужны индексы, в вашем распоряжении есть несколько методов. Наиболее распространенные способы — комбинировать функции range() и len() или использовать встроенную функцию enumerate()

В приведенном ниже примере показано, как получить индекс и значение каждого элемента в кортеже:

directions = ("North", "South", "East", "West")

for i in range(len(directions)):

  print("Index {} : Value {}".format(i, directions[i]))

Index 0 : Value North

Index 1 : Value South

Index 2 : Value East

Index 3 : Value West

Вместо использования range(len(...)) вы можете использовать enumerate() для перебора кортежа более питоническим способом:

directions = ("North", "South", "East", "West")

for index, value in enumerate(directions): 

  print("Index {} : Value {}".format(index, value))

Index 0 : Value North

Index 1 : Value South

Index 2 : Value East

Index 3 : Value West

Проверить, существует ли элемент

Чтобы проверить, существует ли элемент в кортеже, вы можете использовать операторы in а not in

colors = ("orange", "white", "green")

print("orange" in colors)

Результатом будет True или False :

True

Вот еще один пример с использованием оператора if :

colors = ("orange", "white", "green")

if "blue" not in colors:

  print("no")

else:

  print("yes")

no

Кортежные методы

Объект кортежа принимает следующие методы:

• count(x) — возвращает количество раз, когда «x» встречается в кортеже.
• index(x) — возвращает позицию первого вхождения элемента со значением ‘x’.

Ниже приведен простой пример, показывающий, как использовать эти методы:

my_tuple = ("a", "s", "s", "q", "a", "n")

print(my_tuple.count('a'))

print(my_tuple.index('a'))

2

0

Вывод

В Python кортежи — это неизменяемые последовательности объектов, которые нельзя изменить после создания.

Если у вас есть какие-либо вопросы или отзывы, не стесняйтесь оставлять комментарии.