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项目需求:浏览器中访问django后端某一条url(如:127.0.0.1:8080/get_book/)，实时朝数据库中生成一千条数据并将生成的数据查询出来，并展示到前端页面
views.py
from django.shortcuts import render, HttpResponse, redirect from app01 import models def get_book(request): # for循环插入1000条数据 for i in range(1000): models.Book.objects.create(name='第%s本书'%i) book_queryset = models.Book.objects.all() # 将插入的数据再查询出来 return render(request,'get_book.html',locals()) # 将查询出来的数据传递给html页面
urls.py
from django.conf.urls import url from app01 import views urlpatterns = [ url(r'^get_book/',views.get_book) ]
models.py
from django.db import models class get_book(models.Model): title = models.CharField(max_length=64)
get_book.html
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> <script src="/UploadFiles/2021-04-08/jquery.min.js">上述代码书写完毕后启动django后端，浏览器访问，会发现浏览器会有一个明显的卡顿等待时间，这是因为后端在不停的操作数据库，耗时较长，大概需要等待一段时间之后才能正常看到刚刚插入的1000条数据，很明显这样操作数据库的效率太低，那有没有一种方式是专门用来批量操作数据库的呢？答案是肯定的！
bulk_create方法
将views.py中原先的视图函数稍作变化
def get_book(request): l = [] for i in range(10000): l.append(models.Book(title='第%s本书'%i)) models.Book.objects.bulk_create(l) # 批量插入数据 return render(request,'get_book.html',locals())代码修改完毕之后其他地方无需改动，重启django项目浏览器重新访问，你会立马发现数据量增大十倍的情况下页面出现的速度比上面还快。
bulk_create方法是django orm特地提供给我们的方便批量操作数据库的方式，效率非常高！！！
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2025/1/4
3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
在线参加 Apple 每年规模最大的开发者盛会。亲眼见证 Apple 最新平台、技术和工具的发布。了解如何创建和改进你的 App 和游戏。与 Apple 设计师和工程师互动交流，与全球开发者社区建立联系。以上活动均免费在线举行。
探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。
Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
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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%。