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python - 在 Django 中一次更新多个对象？

coder 2023-08-18 原文

我正在使用 Django 1.9。我有一个 Django 表，它表示特定度量的值，按月组织，具有原始值和百分位数:

class MeasureValue(models.Model):
    org = models.ForeignKey(Org, null=True, blank=True)
    month = models.DateField()
    calc_value = models.FloatField(null=True, blank=True)
    percentile = models.FloatField(null=True, blank=True)

通常每月有 10,000 个左右。我的问题是我是否可以加快在模型上设置值的过程。

目前，我通过使用 Django 过滤器查询检索一个月的所有度量值来计算百分位数，将其转换为 pandas 数据框，然后使用 scipy 的 rankdata 设置排名和百分位数。我这样做是因为 pandas 和 rankdata 非常高效，能够忽略空值，并且能够以我想要的方式处理重复值，所以我对这种方法很满意:

records = MeasureValue.objects.filter(month=month).values()
df = pd.DataFrame.from_records(records)
// use calc_value to set percentile on each row, using scipy's rankdata

但是，我随后需要从数据框中检索每个百分位值，并将其设置回模型实例。现在我通过遍历数据框的行并更新每个实例来做到这一点:

for i, row in df.iterrows():
    mv = MeasureValue.objects.get(org=row.org, month=month)
    if (row.percentile is None) or np.isnan(row.percentile):
        row.percentile = None
    mv.percentile = row.percentile
    mv.save()

不出所料，这非常慢。是否有任何有效的 Django 方法可以通过写入单个数据库而不是数万个来加快速度？我有 checked the documentation ，但一个也看不到。

最佳答案

原子事务可以减少循环中花费的时间:

from django.db import transaction

with transaction.atomic():
    for i, row in df.iterrows():
        mv = MeasureValue.objects.get(org=row.org, month=month)

        if (row.percentile is None) or np.isnan(row.percentile): 
            # if it's already None, why set it to None?
            row.percentile = None

        mv.percentile = row.percentile
        mv.save()

Django 的默认行为是以自动提交模式运行。除非事务处于事件状态，否则每个查询都会立即提交给数据库。

通过使用 with transaction.atomic()，所有插入都被分组到一个事务中。提交事务所需的时间分摊到所有包含的插入语句中，因此每个插入语句的时间大大减少。

关于python - 在 Django 中一次更新多个对象？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/36751395/

pythonDjangopercentilecodesection

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