Django老项目升级到新版本

手上有个 Django 老项目,一直跑得好好的,好几年没动过了,维护费收得正爽,没想到客户来了个新的运营人员,丢了个改动需求过来。我一看也没啥大改,就答应了。大意了。

问题

刚开始改,我这种老鸟当然知道老项目万万不可升级依赖的版本。于是先爬上服务器,把服务器上用的 Python 版本和 Django 版本都先摸了一遍,记下了用的是 Python 3.4 和 Django 1.8,然后开始安装开发环境。

首先是我的 MacBook Pro 是 M2 CPU,而老的 Python 3.4 版本只支持 x86 架构。尝试指定 arch 也没有成功,只能接受命运安排,用 Python 3.11 建了一个 virtualenv 开始安装 Django 1.8。

安装的时候没有问题,把各个依赖项都装上了。用 python manager.py runserver 一跑测试,发现 Django 1.8 内部使用了很多 Python 3.11 已经弃用的特性。这没法改啊,只能硬着头皮用新版本了。然后去 Django 官网查,发现一直到 Django 4.1 才开始支持 Python 3.11。得,那就选择 4.x 最大的版本吧,直接升级到 Django 4.2.11。没敢升 5.0,怕变化太大,要改太多。

手动升级

继续用 python manager.py runserver 跑测试,一开始都是些 ImportError: cannot import name 'url' from 'django.conf.urls' 之类的小错误,直接复制到 Google 就能找到解决方法手动升级。

神器 django-upgrade

手动修复几次之后,终于来了一个让人头大的错误了。

复制代码
TypeError: ForeignKey.__init__() missing 1 required positional argument: 'on_delete'

一看出错位置,在一个生成的数据库迁移文件里:

复制代码
....../migrations/0001_initial.py", line 33, in Migration

秉持生成的代码不要手动去改的原则,另外也深知可能还有无数个类似的 ForeignKey 代码,不可能改得过来。

是时候去想想办法了。

然后搜索找到了神器 Django-upgrade。从文档里看出,它基于标准库中的 asttokenize 库处理代码,速极快,处理 15.3 万行的 Python 代码只需要 0.5 秒。

它可以通过分析代码,把所有不兼容的代码版本直接升级到指定的版本,比如把原来的代码升级到 4.1 版本,以下命令行就可以直接办到。

复制代码
django-upgrade --target-version 4.1 example/core/models.py example/settings.py

类似 ForeignKey 需要加 on_delete 参数之类的错误,完全不在话下。新版本的 django-upgrade 可以把 django 项目的代码升级到 1.7~5.0 版本,成功解决了我的问题。

意外收获 pyupgrade

pyupgrade 可以自代码的语法自动升级到新的版本。比如去除弃用的特性,去除 python2 与 python3 兼容时代留下的 six 相关代码等。

相关推荐
胡耀超18 分钟前
标签体系设计与管理:从理论基础到智能化实践的综合指南
人工智能·python·深度学习·数据挖掘·大模型·用户画像·语义分析
博观而约取1 小时前
Django 数据迁移全解析:makemigrations & migrate 常见错误与解决方案
后端·python·django
Edingbrugh.南空1 小时前
Flink SQLServer CDC 环境配置与验证
数据库·sqlserver·flink
码不停蹄的玄黓1 小时前
MySQL分布式ID冲突详解:场景、原因与解决方案
数据库·分布式·mysql·id冲突
熊猫钓鱼>_>1 小时前
用Python解锁图像处理之力:从基础到智能应用的深度探索
开发语言·图像处理·python
蛋仔聊测试2 小时前
Playwright 中特定的 Fixtures
python
蹦蹦跳跳真可爱5892 小时前
Python----大模型(使用api接口调用大模型)
人工智能·python·microsoft·语言模型
爱上语文2 小时前
Redis基础(6):SpringDataRedis
数据库·redis·后端
好开心啊没烦恼2 小时前
Python 数据分析:numpy,抽提,整数数组索引与基本索引扩展(元组传参)。听故事学知识点怎么这么容易?
开发语言·人工智能·python·数据挖掘·数据分析·numpy·pandas
清幽竹客2 小时前
Day 3:Python模块化、异常处理与包管理实战案例
python