Django documentation on QuerySets

1. 1. Django दस्तावेज़ीकरण पर QuerySets

Django, एक शक्तिशाली और लोकप्रिय Python वेब फ्रेमवर्क, डेटाबेस के साथ इंटरैक्ट करने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण प्रदान करता है जिसे QuerySet कहा जाता है। QuerySets Django के ऑब्जेक्ट-रिलेशनल मैपर (ORM) का एक अभिन्न अंग हैं, जो आपको डेटाबेस क्वेरी लिखने के लिए Python कोड का उपयोग करने की अनुमति देते हैं, बिना किसी SQL कोड को सीधे लिखे। यह लेख शुरुआती लोगों के लिए Django में QuerySets की पूरी समझ प्रदान करने के लिए समर्पित है। हम QuerySets की बुनियादी अवधारणाओं से शुरू करेंगे, और फिर उन्नत तकनीकों और उपयोग के मामलों का पता लगाएंगे।

QuerySets क्या हैं?

एक QuerySet डेटाबेस से डेटा के संग्रह का प्रतिनिधित्व करता है। यह एक क्वेरी का परिणाम है, जो आमतौर पर आपके मॉडल से संबंधित होता है। QuerySets 'लेज़ी' होते हैं - इसका मतलब है कि जब तक आप वास्तव में डेटा का उपयोग नहीं करते हैं, तब तक डेटाबेस क्वेरी वास्तव में निष्पादित नहीं होती है। यह प्रदर्शन को अनुकूलित करने में मदद करता है, क्योंकि अनावश्यक डेटाबेस कॉल से बचा जाता है।

QuerySets को मॉडल क्लास से बनाया जाता है। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास एक `Book` मॉडल है, तो आप `Book.objects.all()` का उपयोग करके सभी पुस्तकों का एक QuerySet प्राप्त कर सकते हैं।

QuerySet निर्माण के उदाहरण

मॉडल	QuerySet
`Book`	`Book.objects.all()`
`Author`	`Author.objects.filter(name='Jane Austen')`
`Article`	`Article.objects.order_by('-publication_date')`

QuerySet बनाना

QuerySets बनाने के कई तरीके हैं:

• `all()`: मॉडल के सभी ऑब्जेक्ट्स का QuerySet लौटाता है।
• `filter(**kwargs)`: निर्दिष्ट मानदंडों से मेल खाने वाले ऑब्जेक्ट्स का QuerySet लौटाता है। `kwargs` में फ़िल्टर स्थितियों को कुंजी-मूल्य जोड़े के रूप में पास किया जाता है। फ़िल्टरिंग डेटाबेस क्वेरी का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है।
• `exclude(**kwargs)`: निर्दिष्ट मानदंडों से मेल न खाने वाले ऑब्जेक्ट्स का QuerySet लौटाता है।
• `order_by(*fields)`: निर्दिष्ट फ़ील्ड के आधार पर QuerySet को सॉर्ट करता है। आप आरोही क्रम के लिए फ़ील्ड नाम और अवरोही क्रम के लिए फ़ील्ड नाम से पहले एक ऋण चिह्न (`-`) का उपयोग कर सकते हैं।
• `reverse()`: QuerySet को उलट देता है (आरोही या अवरोही क्रम के आधार पर)।
• `distinct()`: QuerySet से डुप्लिकेट ऑब्जेक्ट्स को हटाता है।

QuerySet विधियाँ

QuerySets कई उपयोगी विधियाँ प्रदान करते हैं जो आपको डेटाबेस से डेटा को पुनः प्राप्त करने और हेरफेर करने की अनुमति देती हैं:

• `count()`: QuerySet में ऑब्जेक्ट्स की संख्या लौटाता है।
• `first()`: QuerySet का पहला ऑब्जेक्ट लौटाता है, या यदि QuerySet खाली है तो `None` लौटाता है।
• `last()`: QuerySet का अंतिम ऑब्जेक्ट लौटाता है, या यदि QuerySet खाली है तो `None` लौटाता है।
• `exists()`: यदि QuerySet में कम से कम एक ऑब्जेक्ट है तो `True` लौटाता है, अन्यथा `False` लौटाता है।
• `get(**kwargs)`: निर्दिष्ट मानदंडों से मेल खाने वाले ऑब्जेक्ट को लौटाता है। यदि कोई ऑब्जेक्ट नहीं मिलता है या एक से अधिक ऑब्जेक्ट मिलते हैं, तो यह क्रमशः `DoesNotExist` या `MultipleObjectsReturned` अपवाद उठाता है। अपवाद प्रबंधन महत्वपूर्ण है।
• `values(*fields)`: QuerySet में प्रत्येक ऑब्जेक्ट के लिए निर्दिष्ट फ़ील्ड के मानों के टुपल्स का एक QuerySet लौटाता है।
• `values_list(*fields, flat=False)`: `values()` के समान, लेकिन यह टुपल्स के बजाय मानों की एक सूची लौटाता है यदि `flat=True` निर्दिष्ट किया गया है।
• `explain()`: QuerySet द्वारा उत्पन्न SQL क्वेरी को समझाता है। यह प्रदर्शन समस्याओं का निदान करने में सहायक हो सकता है।

QuerySet चेनिंग

QuerySet चेनिंग एक शक्तिशाली तकनीक है जो आपको कई QuerySet विधियों को एक साथ श्रृंखलाबद्ध करने की अनुमति देती है। प्रत्येक विधि एक नया QuerySet लौटाती है, जिसका उपयोग आगे की विधियों को श्रृंखलाबद्ध करने के लिए किया जा सकता है।

उदाहरण के लिए, आप निम्न कोड का उपयोग करके उन सभी पुस्तकों का QuerySet प्राप्त कर सकते हैं जो 2023 में प्रकाशित हुईं और जिनकी कीमत 200 रुपये से अधिक है:

```python books = Book.objects.filter(publication_year=2023).filter(price__gt=200) ```

यह कोड पहले 2023 में प्रकाशित सभी पुस्तकों का QuerySet बनाता है, और फिर उस QuerySet को फ़िल्टर करके केवल उन पुस्तकों को रखता है जिनकी कीमत 200 रुपये से अधिक है।

QuerySet मूल्यांकन

जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, QuerySets 'लेज़ी' होते हैं। इसका मतलब है कि डेटाबेस क्वेरी वास्तव में तब तक निष्पादित नहीं होती है जब तक आप वास्तव में डेटा का उपयोग नहीं करते हैं। QuerySet का मूल्यांकन करने के कई तरीके हैं:

• इटरेटिंग: आप `for` लूप का उपयोग करके QuerySet पर इटरेट कर सकते हैं।
• स्लाइसिंग: आप `[:]` ऑपरेटर का उपयोग करके QuerySet को स्लाइस कर सकते हैं।
• `len()` फंक्शन: आप `len()` फंक्शन का उपयोग करके QuerySet की लंबाई प्राप्त कर सकते हैं।
• `list()` फंक्शन: आप `list()` फंक्शन का उपयोग करके QuerySet को एक सूची में परिवर्तित कर सकते हैं।
• `bool()` फंक्शन: आप `bool()` फंक्शन का उपयोग करके QuerySet को एक बूलियन मान में परिवर्तित कर सकते हैं।

जब आप किसी QuerySet का मूल्यांकन करते हैं, तो Django डेटाबेस को क्वेरी निष्पादित करता है और परिणाम को मेमोरी में लोड करता है।

उन्नत QuerySet तकनीकें

• `Q ऑब्जेक्ट्स`: `Q ऑब्जेक्ट्स` आपको जटिल क्वेरी बनाने की अनुमति देते हैं जो विभिन्न फ़िल्टर स्थितियों को जोड़ती हैं। आप `&` (AND), `|` (OR), और `~` (NOT) ऑपरेटरों का उपयोग करके `Q ऑब्जेक्ट्स` को जोड़ सकते हैं। जटिल क्वेरी
• `F एक्सप्रेशन`: `F एक्सप्रेशन` आपको मॉडल फ़ील्ड के मानों के आधार पर क्वेरी बनाने की अनुमति देते हैं। आप `F` ऑब्जेक्ट का उपयोग करके मॉडल फ़ील्ड को संदर्भित कर सकते हैं। फ़ील्ड संदर्भ
• `aggregate()`: `aggregate()` आपको QuerySet में डेटा पर एग्रीगेशन फ़ंक्शन (जैसे `Sum`, `Avg`, `Count`, `Max`, `Min`) लागू करने की अनुमति देता है। एग्रीगेशन
• `annotate()`: `annotate()` आपको QuerySet में प्रत्येक ऑब्जेक्ट में अतिरिक्त फ़ील्ड जोड़ने की अनुमति देता है। आप `annotate()` के साथ `F एक्सप्रेशन` और एग्रीगेशन फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं। एनोटेशन
• `prefetch_related()`: `prefetch_related()` आपको संबंधित ऑब्जेक्ट्स को प्रीफ़ेच करने की अनुमति देता है, जो प्रदर्शन को अनुकूलित करने में मदद कर सकता है जब आपको संबंधित डेटा तक बार-बार पहुंचने की आवश्यकता होती है। संबंधों का अनुकूलन
• `select_related()`: `select_related()` `prefetch_related()` के समान है, लेकिन यह केवल वन-टू-वन और फ़ॉरेन की संबंधों के लिए काम करता है।

QuerySets और प्रदर्शन

QuerySets का उपयोग करते समय प्रदर्शन पर विचार करना महत्वपूर्ण है। यहां कुछ सुझाव दिए गए हैं:

• केवल आवश्यक फ़ील्ड का चयन करें: `values()` या `values_list()` का उपयोग करके केवल उन फ़ील्ड का चयन करें जिनकी आपको आवश्यकता है।
• इंडेक्स का उपयोग करें: सुनिश्चित करें कि आपके डेटाबेस में उन फ़ील्ड पर इंडेक्स हैं जिनका आप अक्सर फ़िल्टरिंग और सॉर्टिंग के लिए उपयोग करते हैं। इंडेक्सिंग
• `prefetch_related()` और `select_related()` का उपयोग करें: संबंधित ऑब्जेक्ट्स को प्रीफ़ेच करने से प्रदर्शन को अनुकूलित करने में मदद मिल सकती है।
• क्वेरी को सरल रखें: जटिल क्वेरी को सरल क्वेरीज़ में तोड़ें।
• डेटाबेस क्वेरी को समझाएं: `explain()` विधि का उपयोग करके डेटाबेस क्वेरी को समझाएं और प्रदर्शन समस्याओं का निदान करें।

बाइनरी ऑप्शंस के साथ संबंध (एक अनुरूपता)

हालांकि Django QuerySets सीधे बाइनरी ऑप्शंस से संबंधित नहीं हैं, लेकिन डेटा विश्लेषण और जोखिम मूल्यांकन के सिद्धांतों में समानताएं हैं। बाइनरी ऑप्शंस में, आप एक निश्चित समय सीमा में किसी संपत्ति की कीमत 'ऊपर' या 'नीचे' जाएगी या नहीं, इस पर अनुमान लगाते हैं। इसी तरह, QuerySets का उपयोग डेटा को फ़िल्टर करने और विशिष्ट मानदंडों को पूरा करने वाले रिकॉर्ड को निकालने के लिए किया जाता है।

• **फ़िल्टरिंग और पूर्वानुमान:** QuerySets का `filter()` विधि बाइनरी ऑप्शंस में पूर्वानुमान लगाने के समान है। आप विशिष्ट मानदंडों के आधार पर डेटा को फ़िल्टर करते हैं, और बाइनरी ऑप्शंस में आप विशिष्ट शर्तों के आधार पर भविष्य की कीमत की दिशा का पूर्वानुमान लगाते हैं।
• **डेटा विश्लेषण:** QuerySets का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण करके, आप पैटर्न और रुझान खोज सकते हैं जो आपको बेहतर निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं। बाइनरी ऑप्शंस में, तकनीकी विश्लेषण और वॉल्यूम विश्लेषण का उपयोग करके आप बाजार के रुझानों का विश्लेषण कर सकते हैं और बेहतर पूर्वानुमान लगा सकते हैं।
• **जोखिम प्रबंधन:** QuerySets का उपयोग करके आप उन जोखिमों की पहचान कर सकते हैं जो आपके डेटा से जुड़े हैं। बाइनरी ऑप्शंस में, जोखिम प्रबंधन महत्वपूर्ण है, और आप अपनी निवेश रणनीति को समायोजित करके जोखिम को कम कर सकते हैं।
• **एग्रीगेशन और सांख्यिकी:** QuerySets में `aggregate()` विधि का उपयोग करके आप डेटा पर सांख्यिकीय गणना कर सकते हैं, जो बाइनरी ऑप्शंस में संभावित लाभ और हानि का आकलन करने में मदद कर सकती है। सांख्यिकीय विश्लेषण

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि बाइनरी ऑप्शंस एक उच्च जोखिम वाला निवेश है, और आपको निवेश करने से पहले जोखिमों को समझना चाहिए।

निष्कर्ष

Django QuerySets डेटाबेस के साथ इंटरैक्ट करने के लिए एक शक्तिशाली और लचीला उपकरण हैं। इस लेख में, हमने QuerySets की बुनियादी अवधारणाओं, विधियों और उन्नत तकनीकों का पता लगाया है। QuerySets का उपयोग करके, आप Python कोड का उपयोग करके डेटाबेस क्वेरी लिख सकते हैं, बिना किसी SQL कोड को सीधे लिखे। यह आपके Django अनुप्रयोगों को विकसित करने और बनाए रखने को आसान बनाता है।

डेटाबेस एकीकरण, मॉडलिंग, दृश्य, फॉर्म, प्रशासन इंटरफ़ेस, टेम्प्लेट, URL डिस्पैचर, सिक्योरिटी, टेस्टिंग, कैशिंग, सत्र और अंतर्राष्ट्रीयकरण जैसे अन्य Django विषयों के बारे में अधिक जानने के लिए Django दस्तावेज़ीकरण देखें।

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