利用信号如何监控Django模型对象字段值的变化详解

yipeiwu_com5年前Python基础

django信号系统

django自带一套信号发射系统来帮助我们在框架的不同位置传递信息.也就是说,当某一事件发生时,信号系统可以允许一个或多个发送者(senders)将通知或信号(signals)推送给一组接受者(receivers).信号系统在我们多处代码与同一个事件相关是特别有用.

既然是信号系统,那么必须包含以下要素:

 1. 发送者-谁发送了信号

 2. 信号-发送的信号本身

 3. 接收者-信号是发给谁的

Django 信号 (Signals) 的功能类似于 WordPress 的动作 (action),用于为项目全局增加事件的广播 (dispatch) 与接收 (receive) 机制。其中,灵活使用其内置的模型信号 (Model Signals) 的接收功能就可以监控大部分模型对象 (Model instances) 的变化。因为不需要修改模型本身的代码,在进行跨应用 (App) 监控时有低耦合的优势。

基本用法

信号的基本用法官方文档上的 主题 参考 上已经有详细描述。本文只提几个要点(本文环境:Django 1.8 & Python 3.4):

代码组织

官方推荐在应用目录下新增一个 signals.py 文件,同时参考官方文档的 应用配置 节中自定义应用配置 (AppConfig) ,重载应用配置类的 run 方法,在该方法内调用 from . import signals

接收信号

推荐使用 django.dispatch.receiver 这个装饰器进行信号的接收:

from django.db.models import signals
from django.dispatch import receiver

from students.models import Student
from .models import Announcement

@receiver(signals.post_save, sender=Student)
def welcome_student(instance, created, **kwargs):
 if created:
  Announcement.objects.create(content='Welcome new student ' + instance.name)

从代码可读性的角度来讲,建议一个接收函数只做一件事。

监控特定字段 (field) 值的变化

从上一段代码可以知道,通过接收模型 post_save 信号,可以得知发生了保存模型对象的操作,并且还可以区分出是创建了模型对象还是更新了模型对象。然而,模型信号并没有提供针对特定字段值变化的广播功能,虽然该信号提供了 update_fields 参数,但是并不能证明在该参数中的字段名的字段值一定发生了变化,所以我们要采用一个结合 post_init 信号的变通方法。

举一个例子:当学生名字发生改变之后发布一条公告。

from django.db.models import signals
from django.dispatch import receiver

from students.models import Student
from .models import Announcement

@receiver(signals.post_init, sender=Student)
def welcome_student(instance, **kwargs):
 instance.__original_name = instance.name

@receiver(signals.post_save, sender=Student)
def welcome_student(instance, created, **kwargs):
 if not created and instance.__original_name != instance.name:
  Announcement.objects.create(content=
   'Student %s has renamed to %s' % (instance.__original_name, instance.name))

简单的说就是在该模型广播 post_init 信号的时候,在模型对象中缓存当前的字段值;在模型广播 post_save (或 pre_save )的时候,比较该模型对象的当前的字段值与缓存的字段值,如果不相同则认为该字段值发生了变化。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对【听图阁-专注于Python设计】的支持。  

相关文章

PyTorch上实现卷积神经网络CNN的方法

一、卷积神经网络 卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号...

python开发之for循环操作实例详解

本文实例讲述了python开发之for循环操作。分享给大家供大家参考,具体如下: 下面是我做的一些学习记录供大家参考: #基本的for循环语句 test_list = [2,"Jon...

Python中的ctime()方法使用教程

 ctime()方法转换,因为历元到表示本地时间的字符串表示以秒为单位的时间。如果不设置秒时或None,所返回的时间的当前time()被使用。使用asctime(localti...

Python学习笔记之错误和异常及访问错误消息详解

本文实例讲述了Python错误和异常及访问错误消息。分享给大家供大家参考,具体如下: 错误和异常 当 Python 无法解析代码时,就会发生语法错误,因为我们没有遵守正确的 Pyt...

python做反被爬保护的方法

网络爬虫,是一个自动提取网页的程序,它为搜索引擎从万维网上下载网页,是搜索引擎的重要组成。但是当网络爬虫被滥用后,互联网上就出现太多同质的东西,原创得不到保护。于是,很多网站开始反网络爬...