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优化场景

利用视图函数(views)查询数据之后可以通过上下文context、字典、列表等方式将数据传递给HTML模板,由template引擎接收数据并完成解析。但是通过context传递数据可能就存在在不同的视图函数中使用重复的查询语句,所以可以通过将重复查询语句设置全局变量,配合locals()函数进行数据查询与传递。

优化前

def index(request):
  threatname = '威胁情报展示'
  url = 'www.testtip.com'
  allthreat = Threat.objects.all()
  #推荐位的威胁情报
  rec = Threat.objects.filter(rec__id=1)[:3]
  #情报标签
  threat_tags = Tag.objects.all()
  #将上述数据封装至上下文中
  context = { 
      'threatname': threatname,
      'url': url,
      'allthreat': allthreat,
      'rec':rec,
      'threat_tags':threat_tags,
  }
  #通过render传递上下文至模板templates
  return render(request,'index.html',context)
def threatshow(request,tid):
  allthreat = Threat.objects.all()
  #推荐位的威胁情报
  rec = Threat.objects.filter(rec__id=1)[:3]
  #情报标签
  threat_tags = Tag.objects.all()
  # 热门情报数据
  hot_threat = Threat.objects.filter(hot__id=x)[:6]
  #将sitename&url&allarticle封装至上下文中
  context = { 
      'allthreat': allthreat,
      'rec':rec,
      'threat_tags':threat_tags,
      'hot_threat':hot_threat,
  }
  return render(request, 'threatshow.html',context)

上面可以看到 views 里面有 index() 和 threatshow() 两个视图函数,在这两个视图函数中有三个相同的数据查询语句:

allthreat = Threat.objects.all()
  #推荐位的威胁情报
  rec = Threat.objects.filter(rec__id=1)[:3]
  #情报标签
  threat_tags = Tag.objects.all()

优化后

设置全局变量

# 全局定义常用查询数据参数
def global_variable(request):
  allthreat = Threat.objects.all()
  #推荐位的威胁情报
  rec = Threat.objects.filter(rec__id=1)[:3]
  #情报标签
  threat_tags = Tag.objects.all()
  return locals()
views 中定义上述全局变量后,通过locals()函数优化如下:

def index(request):
  threatname = '威胁情报展示'
  url = 'www.testtip.com'
  #通过render传递上下文至模板templates
  return render(request,'index.html',locals())
def threatshow(request,tid):
  # 热门情报数据
  hot_threat = Threat.objects.filter(hot__id=x)[:6]
  return render(request, 'threatshow.html',locals())

Python 中的 locals() 函数会以字典类型返回当前位置的全部局部变量,也就是返回当前 index() 、 threatshow() 视图函数中定义的局部数据查询结果,加上全局变量当中已经完成了其他剩余数据查询,所以在满足数据查询需求的基础上完成了视图函数优化。

标签:
Django,locals()优化,Django,locals()函数

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。