一、中介模型：多对多添加的时候用到中介模型
自己创建的第三张表就属于是中介模型
class Article(models.Model): ''' 文章表 ''' title = models.CharField(max_length=64,verbose_name="文章标题") summary = models.CharField(max_length=244, verbose_name="文章概要") create_time = models.DateTimeField(verbose_name="创建时间",auto_now_add=True) update_time = models.DateTimeField(verbose_name="修改时间",auto_now=True) up_count = models.IntegerField(verbose_name="点赞数",default=0) down_count = models.IntegerField(verbose_name="点灭数",default=0) comment_count = models.IntegerField(verbose_name="评论数",default=0) read_count = models.IntegerField(verbose_name="阅读数",default=0) user = models.ForeignKey(to="UserInfo",verbose_name="所属作者",null=True,blank=True) classify = models.ForeignKey(to="Classfication",verbose_name="所属类别",null=True,blank=True) tags = models.ManyToManyField(to="Tag",through="Article2tag",through_fields=('article', 'tag'),verbose_name="所属标签") site_article_category = models.ForeignKey(to="SiteArticleCategory",verbose_name="所属文章分类",null=True,blank=True) class Meta: verbose_name_plural = "文章表" def __str__(self): return self.title class Tag(models.Model): '''标签表''' name = models.CharField(max_length=32,verbose_name="标签名") blog = models.ForeignKey(to="Blog",verbose_name="所属博客") class Meta: verbose_name_plural = "标签表" def __str__(self): return self.name class Article2tag(models.Model): article = models.ForeignKey(verbose_name="文章",to="Article") tag = models.ForeignKey(verbose_name="标签",to="Tag") class Meta: verbose_name="文章和标签关系表" '''联合唯一''' unique_together = [ ("article","tag") ] def __str__(self): return self.article.title + " "+self.tag.name
像是这样自己创建的第三张表就属于是中介模型。一般就Django会给我们自动创建第三张表，
人家自己创建的只是有关系字段，不能在增加其他的字段了，
如果根据需求添加其他字段，不需要ManytoMany自己创建第三张表就自己设置第三张表
这就需要我们自己去创建第三张表。
当然我现在设计的Article2tag这个第三张表就可以在里面添加其他你需要的字段。
如果用了中介模型了，就不能在用add,remove了
为什么不能这样做？ 这是因为你不能只创建 article和 tag之间的关联关系，你还要指定 Membership模型中所需要的所有信息；而简单的add、create 和赋值语句是做不到这一点的。所以它们不能在使用中介模型的多对多关系中使用。此时，唯一的办法就是创建中介模型的实例。
remove()方法被禁用也是出于同样的原因。但是clear() 方法却是可用的。它可以清空某个实例所有的多对多关系：
cate = request.POST.get("cate")
tag = request.POST.getlist("tag")
article_obj = models.Article.objects.create(title=title,summary=content[0:30],create_time=datetime.datetime.now(),user=request.user,classify_id = cate) models.Article_detail.objects.create(content=content,article=article_obj) if tag: for i in tag: #[2,4] models.Article2tag.objects.create(tag_id=i,article_id=article_obj.id) #直接从关系表里面去查
remove()方法被禁用也是出于同样的原因。但是clear() 方法却是可用的。它可以清空某个实例所有的多对多关系：
二、优化查询
简单使用
对于一对一字段（OneToOneField）和外键字段（ForeignKey），可以使用select_related 来对QuerySet进行优化。
select_related 返回一个QuerySet，当执行它的查询时它沿着外键关系查询关联的对象的数据。它会生成一个复杂的查询并引起性能的损耗，但是在以后使用外键关系时将不需要数据库查询。
简单说，在对QuerySet使用select_related()函数后，Django会获取相应外键对应的对象，从而在之后需要的时候不必再查询数据库了。
下面的例子解释了普通查询和select_related() 查询的区别。
查询id=2的文章的分类名称,下面是一个标准的查询：
obj = models.Article.objects.get(id=2)
print(obj.classify.title) #走两次数据库，基于对象的属于子查询，基于双下划线的属于连表查询
sql是这样的
1 ''' 2 3 SELECT 4 "blog_article"."nid", 5 "blog_article"."title", 6 "blog_article"."desc", 7 "blog_article"."read_count", 8 "blog_article"."comment_count", 9 "blog_article"."up_count", 10 "blog_article"."down_count", 11 "blog_article"."category_id", 12 "blog_article"."create_time", 13 "blog_article"."blog_id", 14 "blog_article"."article_type_id" 15 FROM "blog_article" 16 WHERE "blog_article"."nid" = 2; args=(2,) 17 18 SELECT 19 "blog_category"."nid", 20 "blog_category"."title", 21 "blog_category"."blog_id" 22 FROM "blog_category" 23 WHERE "blog_category"."nid" = 4; args=(4,) 24 25 26 '''
如果我们使用select_related()函数：
articleList=models.Article.objects.select_related("category").all() for article_obj in articleList: # Doesn't hit the database, because article_obj.category # has been prepopulated in the previous query. print(article_obj.category.title)
#查询所有书的分类标题
obj_list=models.Article.objects.select_related("user").select_related("classify").all()
for obj in obj_list:
print(obj,"2222222",type(obj))
print(obj.classify.title)
# obj_list = models.Article.objects.select_related("user","classify").all()
# for obj in obj_list:
# print(obj.classify.title)
# 要看需求查的数据多不多，如果一次的话就没有必要了
1 SELECT 2 "blog_article"."nid", 3 "blog_article"."title", 4 "blog_article"."desc", 5 "blog_article"."read_count", 6 "blog_article"."comment_count", 7 "blog_article"."up_count", 8 "blog_article"."down_count", 9 "blog_article"."category_id", 10 "blog_article"."create_time", 11 "blog_article"."blog_id", 12 "blog_article"."article_type_id", 13 14 "blog_category"."nid", 15 "blog_category"."title", 16 "blog_category"."blog_id" 17 18 FROM "blog_article" 19 LEFT OUTER JOIN "blog_category" ON ("blog_article"."category_id" = "blog_category"."nid");
总结
- select_related主要针一对一和多对一关系进行优化。
- select_related使用SQL的JOIN语句进行优化，通过减少SQL查询的次数来进行优化、提高性能。
- 可以通过可变长参数指定需要select_related的字段名。也可以通过使用双下划线“__”连接字段名来实现指定的递归查询。
- 没有指定的字段不会缓存，没有指定的深度不会缓存，如果要访问的话Django会再次进行SQL查询。
- 也可以通过depth参数指定递归的深度，Django会自动缓存指定深度内所有的字段。如果要访问指定深度外的字段，Django会再次进行SQL查询。
- 也接受无参数的调用，Django会尽可能深的递归查询所有的字段。但注意有Django递归的限制和性能的浪费。
- Django >= 1.7，链式调用的select_related相当于使用可变长参数。Django < 1.7，链式调用会导致前边的select_related失效，只保留最后一个。
三、CBV模式
就是把之前的函数视图用类实现了
简单测试一下：
urls.py
#CBV模式 url(r'^login_cbv/$', views.Login_cbv.as_view()),
注意：这里的Login_cbv是类名，它必须后面调用as_view()
views.py
from django.views import View class Login_cbv(View): def get(self,request): #如果是get请求需要执行的代码 return render(request,"login_cbv.html") def post(self,request): #如果是post请求需要执行的代码 return HttpResponse(".....") def delete(self,request): pass
login_cbv.html
<form action="/login_cbv/" method="post"> {% csrf_token %} 姓名：<input type="text"> <input type="submit"> </form>
对于form表单只支持post和get请求，对于ajax请求支持8种，
http_method_names = ['get', 'post', 'put', 'patch', 'delete', 'head', 'options', 'trace']
四、整体插入
创建对象时，尽可能使用bulk_create()来减少SQL查询的数量。例如：
Entry.objects.bulk_create([
Entry(headline="Python 3.0 Released"),
Entry(headline="Python 3.1 Planned")
])
...更优于：
Entry.objects.create(headline="Python 3.0 Released")
Entry.objects.create(headline="Python 3.1 Planned")
注意该方法有很多注意事项，所以确保它适用于你的情况。
这也可以用在ManyToManyFields中，所以：
my_band.members.add(me, my_friend)
...更优于：
my_band.members.add(me)
my_band.members.add(my_friend)
...其中Bands和Artists具有多对多关联。