当前位置: 首页 > news >正文

Django F()函数

F()函数的作用

F()函数在Django中是一个非常强大的工具,主要用于在查询表达式中引用模型的字段。它允许你在数据库层面执行各种操作,而无需将数据加载到Python内存中。这不仅提高了性能,还允许你利用数据库的优化功能。

字段引用

在查询表达式中引用模型的字段,例如

F('field_name')

算术运算

可以使用F()函数执行算术运算,如加、减、乘、除等,例如

F('price') + 10

F('quantity') * F('price')

条件表达式

Case

When

表达式,F()函数可以用于创建复杂的条件逻辑,例如

Case(When(F('age') > 18, then='adult'), default='minor')

更新字段值

在更新操作中,F()函数可以用于基于现有字段值的更新,例如

Model.objects.update(field=F('field') + 1)

数据库函数调用

F()函数可以与数据库特定的函数结合使用,例如

Length(F('name'))

Lower(F('name'))

字段间运算

F()函数可以用于字段间的运算,例如

Model.objects.annotate(total=F('field1') + F('field2'))

更新字段值示例

1,添加模型

Test/app11/models.py

from django.db import modelsclass Post(models.Model):title = models.CharField(max_length=200)content = models.TextField()pub_date = models.DateTimeField('date published')class Book(models.Model):title = models.CharField(max_length=100)author = models.CharField(max_length=100)publication_date = models.DateField()price = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2)def __str__(self):return self.title

2,视图函数

Test/app11/views.py

from django.shortcuts import render
from django.db.models import Fdef book_list11(request):# 对数据价格进行更新books = Book.objects.update(price=F('price') -100)# author_name = "小龙"# # 查询指定作者的所有书籍,并增加价格# books =Book.objects.filter(author=author_name).update(price=F('price') + 10)return HttpResponse("数据已更新")# return render(request, '11/book_list.html', {'books': books})

3,添加路由地址

Test/app11/urls.py

from django.urls import path
from . import viewsurlpatterns = [path('book_list11/', views.book_list11, name='book_list11'),]

4,访问页面

127.0.0.1:8000/app11/book_list11/

http://www.lryc.cn/news/403069.html

相关文章:

  • GraphRAG的实践
  • 自动驾驶三维车道线检测系列—LATR: 3D Lane Detection from Monocular Images with Transformer
  • 守护动物乐园:视频AI智能监管方案助力动物园安全与秩序管理
  • FairGuard游戏加固入选《嘶吼2024网络安全产业图谱》
  • 数据仓库事实表
  • LeetCode题练习与总结:两数之和Ⅱ-输入有序数组--167
  • 在 Java 中,怎样设计一个可扩展且易于维护的微服务架构?
  • 零基础入门鸿蒙开发 HarmonyOS NEXT星河版开发学习
  • Chromium CI/CD 之Jenkins实用指南2024-在Windows节点上创建任务(九)
  • ceph进程网卡绑定逻辑
  • 学习opencv
  • 利用双端队列 实现二叉树的非递归的中序遍历
  • 昇思25天学习打卡营第18天 | 基于MindSpore的GPT2文本摘要
  • 科研绘图系列:R语言circos图(circos plot)
  • 追踪Conda包的踪迹:深入探索依赖关系与管理
  • 苹果电脑pdf合并软件 苹果电脑合并pdf 苹果电脑pdf怎么合并
  • axios(ajax请求库)
  • Ideal窗口中左右侧栏消失了
  • 麦芒30全新绽放,中国电信勾勒出AI手机的新方向
  • ​数据结构之初始二叉树(3)
  • egret 白鹭的编译太慢了 自己写了一个
  • <数据集>pcb板缺陷检测数据集<目标检测>
  • 实验四:图像的锐化处理
  • 【Linux】权限的管理和Linux上的一些工具
  • ES6 字符串的新增方法(二十)
  • 如何将MP3或WAV文件解码成PCM文件
  • OpenAI 推出 GPT-4o mini,一种更小、更便宜的人工智能模型
  • Nacos 服务发现(订阅)源码分析(服务端)
  • DICOM CT\MR片子免费在线查看工具;python pydicom包加载查看;mayavi 3d查看
  • VSCode远程连接Ubuntu/Linux