day6

配置日志

LOGGING = {
    'version': 1,
    # 是否禁用已经存在的日志器
    'disable_existing_loggers': False,
    # 日志格式化器
    'formatters': {
        'simple': {
            'format': '%(asctime)s %(module)s.%(funcName)s: %(message)s',
            'datefmt': '%Y-%m-%d %H:%M:%S',
        },
        'verbose': {
            'format': '%(asctime)s %(levelname)s [%(process)d-%(threadName)s] '
                      '%(module)s.%(funcName)s line %(lineno)d: %(message)s',
            'datefmt': '%Y-%m-%d %H:%M:%S',
        }
    },
    # 日志过滤器
    'filters': {
        # 只有在Django配置文件中DEBUG值为True时才起作用
        'require_debug_true': {
            '()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue',
        },
    },
    # 日志处理器
    'handlers': {
        # 输出到控制台
        'console': {
            'class': 'logging.StreamHandler',
            'level': 'DEBUG',
            'filters': ['require_debug_true'],
            'formatter': 'simple',
        },
        # 输出到文件(每周切割一次)
        'file1': {
            'class': 'logging.handlers.TimedRotatingFileHandler',
            'filename': 'access.log',
            'when': 'W0',
            'backupCount': 12,
            'formatter': 'simple',
            'level': 'INFO',
        },
        # 输出到文件(每天切割一次)
        'file2': {
            'class': 'logging.handlers.TimedRotatingFileHandler',
            'filename': 'error.log',
            'when': 'D',
            'backupCount': 31,
            'formatter': 'verbose',
            'level': 'WARNING',
        },
    },
    # 日志器记录器
    'loggers': {
        'django': {
            # 需要使用的日志处理器
            'handlers': ['console', 'file1', 'file2'],
            # 是否向上传播日志信息
            'propagate': True,
            # 日志级别(不一定是最终的日志级别)
            'level': 'DEBUG',
        },
    }
}

配置Django-Debug-Toolbar

  1. 安装Django-Debug-Toolbar。

    pip install django-debug-toolbar

  2. 配置 - 修改settings.py。

    INSTALLED_APPS = [
    'debug_toolbar',
]

MIDDLEWARE = [
    'debug_toolbar.middleware.DebugToolbarMiddleware',
]

DEBUG_TOOLBAR_CONFIG = {
    # 引入jQuery库
    'JQUERY_URL': 'https://cdn.bootcss.com/jquery/3.3.1/jquery.min.js',
    # 工具栏是否折叠
    'SHOW_COLLAPSED': True,
    # 是否显示工具栏
    'SHOW_TOOLBAR_CALLBACK': lambda x: True,
}

  3. 配置 - 修改urls.py。

    if settings.DEBUG:

    import debug_toolbar

    urlpatterns.insert(0, path('__debug__/', include(debug_toolbar.urls)))

  4. 使用 - 如下图所示，在配置好Django-Debug-Toolbar之后，页面右侧会看到一个调试工具栏，上面包括了如前所述的各种调试信息，包括执行时间、项目设置、请求头、SQL、静态资源、模板、缓存、信号等，查看起来非常的方便。

django查询

用select_related()和prefetch_related()执行预加载避免“1+N查询问题”。
.select_related外连接查询

only() / defer()只查询括号内属性
defer()、only()等缓解内存压力。

Emp.objects.filter(pk=7800).only('name', 'sal')
(0.001) SELECT TbEmp.empno, TbEmp.ename, TbEmp.sal FROM TbEmp WHERE TbEmp.empno = 7800 LIMIT 21; args=(7800,)
<QuerySet [<Emp: Emp object (7800)>]>
Emp.objects.filter(pk=7800).defer('name', 'sal')
(0.001) SELECT TbEmp.empno, TbEmp.job, TbEmp.mgr, TbEmp.comm, TbEmp.dno FROM TbEmp WHERE TbEmp.empno = 7800 LIMIT 21; args=(7800,)
<QuerySet [<Emp: Emp object (7800)>]>
.only('name','good_count','bad_count')
.values('subject__name').annotate(good=Avg('good_count'),bad=Avg('bad_count'))

3.echarts 前端渲染使用报表
echarts 前端渲染使用报表
ECharts或Chart.js。
思路：后端只提供JSON格式的数据，前端JavaScript渲染生成图表。
def get_charts_data(request):

"""获取统计图表JSON数据"""
names = []
totals = []
# 通过connections获取指定数据库连接并创建游标对象
with connections['backend'].cursor() as cursor:
    # 在使用ORM框架时可以使用对象管理器的aggregate()和annotate()方法实现分组和聚合函数查询
    # 执行原生SQL查询(如果ORM框架不能满足业务或性能需求)
    cursor.execute('select dname, total from vw_dept_emp')
    for row in cursor.fetchall():
        names.append(row[0])
        totals.append(row[1])
return JsonResponse({'names': names, 'totals': totals})

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>

<meta charset="UTF-8">
<title>统计图表</title>
<style>
    #main {
        width: 600px;
        height: 400px;
    }
</style>

</head>
<body>

<div id="main"></div>
<script src="https://cdn.bootcss.com/echarts/4.2.0-rc.2/echarts.min.js"></script>
<script src="https://cdn.bootcss.com/jquery/3.3.1/jquery.min.js"></script>
<script>
    var myChart = echarts.init($('#main')[0]);
    $.ajax({
        'url': 'charts_data',
        'type': 'get',
        'data': {},
        'dataType': 'json',
        'success': function(json) {
            var option = {
                title: {
                    text: '员工分布统计图'
                },
                tooltip: {},
                legend: {
                    data:['人数']
                },
                xAxis: {
                    data: json.names
                },
                yAxis: {},
                series: [{
                    name: '人数',
                    type: 'bar',
                    data: json.totals
                }]
            };
            myChart.setOption(option);
        },
        'error': function() {}
    });
</script>

</body>
</html>
4.q对象组合查询

queryset = Record1.objects.filter(

Q(carno__iexact=carno) | Q(owner__contains=carno)

)
说明：Q对象主要用来解决多条件组合的复杂查询；F对象主要用于更新数据。

from django.db.models import Q
Emp.objects.filter(
... Q(name__startswith='张'),
... Q(sal__lte=5000) | Q(comm__gte=1000)
... ) # 查询名字以“张”开头且工资小于等于5000或补贴大于等于1000的员工
<QuerySet [<Emp: 张三丰>]>

<td>{{ record.dealt|yesno:'已受理,未受理' }}</td>
5.基于like的模糊查询
contains / icontains / startswith / istartswith / endswith / iendswith：基于like的模糊查询

首先你要先导入Paginator

from django.core.paginator import Paginator

django分页器

创建分页对象 然后通过这个对象来调用分页的所有的属性

paginator = Paginator(book_list, 2)  #设置每一页显示几条  创建一个panginator对象

 book_list = paginator.page(1)   #这个是对你的分页的数据进行取值  去除你的分过后的第一页
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