Django 鸡与蛋问题

"Django 的鸡与蛋问题"通常指的是在开始 Django 项目时,你可能会遇到的一个困境:是先设计数据库模型还是先编写视图和控制器(即视图函数)?

这个问题的实质是在于,Django 的核心部分是由数据库模型(模型层)、视图(视图层)和控制器(控制器层,通常用视图函数实现)组成的。在开发过程中,你需要设计数据库模型来存储数据,并且你的视图函数需要依赖于这些模型来获取和操作数据。

1、问题背景

在构建一个应用程序时,需要发送一个 API 调用并保存结果信息,同时在保存之前对信息进行处理。在设计过程中,需要考虑以下三种方案:

  • 方案 1:创建一个独立的类,该类负责进行 API 调用,处理信息(包括根据业务规则进行检查),然后创建 APIRecord(models.Model) 类的实例。
  • 方案 2:创建一个独立的类,该类包含必要的处理和调用 API 的方法,然后在模型中重写 APIRecord.save() 方法,以调用独立类的 API 方法并保存结果。
  • 方案 3:在模型类中构建必要的 API 调用和响应处理方法(包括检查某些值和其他业务规则)。

尝试过方案 2 后,遇到了灵活性方面的问题,但仍然愿意听取建议。目前倾向于方案 1,但还没有确定可能存在的缺点。

2、解决方案

对于这个问题,没有一个一刀切的解决方案,具体的选择取决于具体的设计和编程偏好。以下是一些建议:

  • 方案 1 和方案 3 都可以实现需求,但方案 1 可能会更灵活一些,因为独立类可以更轻松地进行重用和测试。
  • 将部分逻辑放在模型类中,可以使代码更简洁、更易于维护,因为模型类已经包含了与数据库交互的逻辑。
  • 对于需要从其他字段构建的信息,可以在模型类的内部函数中实现。
  • 对于需要访问其他数据库记录的操作,可以在模型类之外的函数中实现。
  • 对于其他不常见的需求,可以在需要的地方进行计算。

最终,在做出决定之前,可以尝试使用不同的方案进行一些实验,以确定哪种方案最适合具体的需求。

代码示例

python 复制代码
# 方案 1:创建一个独立的类
class APICaller:
    def __init__(self, url, payload):
        self.url = url
        self.payload = payload

    def make_api_call(self):
        response = requests.post(self.url, data=self.payload)
        return response.json()

    def process_response(self, response):
        # 检查业务规则和其他逻辑
        return processed_data


# 在视图中使用 APICaller 类
def my_view(request):
    api_caller = APICaller('https://example.com/api/endpoint', {'key': 'value'})
    response = api_caller.make_api_call()
    processed_data = api_caller.process_response(response)

    # 保存数据到数据库
    api_record = APIRecord(data=processed_data)
    api_record.save()


# 方案 2:在模型类中重写 save() 方法
class APIRecord(models.Model):
    data = models.JSONField()

    def save(self, *args, **kwargs):
        # 调用外部函数来处理数据
        processed_data = process_data(self.data)

        # 检查业务规则和其他逻辑

        # 保存数据到数据库
        super().save(*args, **kwargs)


# 方案 3:在模型类中创建方法
class APIRecord(models.Model):
    data = models.JSONField()

    def make_api_call(self):
        # 调用 API 并获取数据
        response = requests.post('https://example.com/api/endpoint', {'key': 'value'})
        return response.json()

    def process_data(self, data):
        # 检查业务规则和其他逻辑
        return processed_data

    def save(self, *args, **kwargs):
        # 调用内部函数来处理数据
        processed_data = self.process_data(self.data)

        # 保存数据到数据库
        super().save(*args, **kwargs)

在实际开发中,需要根据项目的具体情况来决定如何解决"鸡与蛋"问题。一些开发者可能更喜欢从数据库模型开始,而另一些开发者可能更愿意先编写视图函数。最重要的是,保持灵活性和适应性,根据项目需求和实际情况来选择合适的方法。

上面就是我整理的所有信息,希望这些信息对你有帮助!

相关推荐
plmm烟酒僧几秒前
Windows下QT调用MinGW编译的OpenCV
开发语言·windows·qt·opencv
千天夜8 分钟前
使用UDP协议传输视频流!(分片、缓存)
python·网络协议·udp·视频流
测试界的酸菜鱼12 分钟前
Python 大数据展示屏实例
大数据·开发语言·python
时差95314 分钟前
【面试题】Hive 查询:如何查找用户连续三天登录的记录
大数据·数据库·hive·sql·面试·database
让学习成为一种生活方式16 分钟前
R包下载太慢安装中止的解决策略-R语言003
java·数据库·r语言
羊小猪~~16 分钟前
神经网络基础--什么是正向传播??什么是方向传播??
人工智能·pytorch·python·深度学习·神经网络·算法·机器学习
晨曦_子画21 分钟前
编程语言之战:AI 之后的 Kotlin 与 Java
android·java·开发语言·人工智能·kotlin
Black_Friend30 分钟前
关于在VS中使用Qt不同版本报错的问题
开发语言·qt
假装我不帅41 分钟前
asp.net framework从webform开始创建mvc项目
后端·asp.net·mvc
秋意钟42 分钟前
MySQL日期类型选择建议
数据库·mysql