调试Django时打印SQL语句的日志代码实例

当我们在使用Django进行开发时,需要查看某些请求的SQL查询语句以进一步优化性能。Django默认提供了ORM系统用于构建和查询SQL语句,同时,Django框架也允许我们对ORM查询的SQL语句进行日志记录。

为了打印SQL查询日志,我们需要在Django的配置文件中添加以下设置:

LOGGING = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'handlers': {
        'console': {
            'class': 'logging.StreamHandler',
        },
    },
    'loggers': {
        'django.db.backends': {
            'handlers': ['console'],
            'level': 'DEBUG',
        },
    },
}

在上述配置中,我们创建了一个新的日志配置对象LOGGING,这个新的日志处理程序将打印所有Django ORM执行的SQL语句,即日志级别为零级(DEBUG)的记录。我们还指定了一个处理器(console)来将日志信息打印到控制台。

在设置完成之后,我们可以启动Django服务并执行查询。接下来,我们将看到所有执行的SQL查询语句在控制台上输出。

下面是一个完整调试Django的示例:

首先,我们需要在Django的配置文件(settings.py)的最后添加上述的log配置项。

# settings.py
…
LOGGING = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'handlers': {
        'console': {
            'class': 'logging.StreamHandler',
        },
    },
    'loggers': {
        'django.db.backends': {
            'handlers': ['console'],
            'level': 'DEBUG',
        },
    },
}

接下来,我们需要创建一个Django应用。在这个应用中,我们将创建一个模型User并写入一些示例数据。

# models.py
from django.db import models

class User(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    email = models.EmailField()

    def __str__(self):
        return self.name
# 数据库迁移命令
python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

接下来,我们需要创建一个视图函数,该函数将查询User模型中所有用户的数据。在下面的示例中,我们将使用User.objects.all()查询语句。

# views.py
from django.shortcuts import render
from .models import User

def get_users(request):
    users = User.objects.all()
    return render(request, 'users.html', {'users': users})

最后,我们需要创建一个模板(users.html)来显示查询结果。

<!-- users.html -->
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Users</title>
</head>
<body>
    <h1>List of All Users</h1>
    <ul>
        {% for user in users %}
            <li>{{ user }}</li>
        {% endfor %}
    </ul>
</body>
</html>

现在,我们可以启动Django服务,并在浏览器中访问http://localhost:8000/users。当我们查看网页时,Django控制台就会输出查询的SQL语句。

下面是Django控制台输出指令的代码:

Performing system checks…

System check identified no issues (0 silenced).

Django version 3.0.3, using settings 'mysite.settings'
Starting development server at http://127.0.0.1:8000/
Quit the server with CTRL-BREAK.
[16/Feb/2021 20:58:04] "GET /users/ HTTP/1.1" 200 197
(0.001) SELECT "myapp_user"."id", "myapp_user"."name", "myapp_user"."email" FROM "myapp_user"; args=()

以上就是Django打印SQL语句的日志代码实例,通过这个方法,可以更好地协助我们调试Django应用并查看数据库的执行情况。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:调试Django时打印SQL语句的日志代码实例 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月25日
下一篇 2023年5月25日

相关文章

  • vivo Z1值得买吗 vivo Z1全面详细评测

    vivo Z1值得买吗?vivo Z1全面详细评测 1. 外观设计 vivo Z1采用了流行的刘海屏设计,屏幕尺寸为6.26英寸,分辨率为1080P。屏幕显示效果出色,色彩鲜艳,视角宽广。整体外观设计简洁且具有时尚感,轻薄便携,手感舒适。后置双摄像头设计也使得手机整体更显高大上。 2. 性能 vivo Z1配备了4GB RAM + 64GB ROM的存储空间…

    人工智能概览 2023年5月25日
    00
  • Sentry错误日志监控使用方法解析

    Sentry错误日志监控使用方法解析 概述 Sentry是一款主要用于监控和记录应用程序错误的开源软件,它由 Python 实现,可以用于监控多种类型(例如 JavaScript、Python、PHP、Ruby等)的应用程序错误。本文将介绍 Sentry的使用方法,帮助开发者快速上手该工具进行错误日志监控。 Sentry的安装 Sentry支持多种安装方式,…

    人工智能概览 2023年5月25日
    00
  • c++ 调用python传输图片实例

    为了让大家更加清楚如何使用C++调用Python传输图片,下面我将从以下几个方面进行详细讲解: 环境准备 Python 脚本编写 C++ 代码编写 示例说明 环境准备 在使用 C++ 调用 Python 之前,我们需要先安装 Python 并在系统环境变量中添加 Python 安装路径。此外,为了能够更加方便地在 C++ 中使用 Python,我们还需要安装…

    人工智能概论 2023年5月25日
    00
  • Django项目中使用JWT的实现代码

    下面是关于Django项目中使用JWT的实现代码的完整攻略,包括最基本的JWT的使用和带有自定义用户模型的JWT使用: 基本JWT的使用 步骤1:安装相关库 在Django项目中使用JWT,需要安装两个Python库:pyjwt和django-rest-framework-jwt,可以使用以下命令进行安装: pip install pyjwt pip ins…

    人工智能概论 2023年5月25日
    00
  • java动态代理(jdk与cglib)详细解析

    Java动态代理(JDK与CGLIB)详细解析 什么是动态代理 代理模式是一种非常常见的设计模式,其核心思想是为其他对象提供一个代理对象来控制对这个对象的访问。静态代理必须手动编写代理类,而动态代理则是在运行期动态生成代理类。 JDK动态代理 JDK动态代理是Java官方提供的动态代理实现方式,它是基于反射机制实现的。JDK动态代理需要实现Invocatio…

    人工智能概览 2023年5月25日
    00
  • mongodb 修改器($inc/$set/$unset/$push/$pop/upsert)

    下面是对于 MongoDB 修改器的详细讲解。 MongoDB 修改器 MongoDB 修改器是一组可以用于对文档进行更新修改的操作符,包括 $set、$unset、$inc、$push、$pop、upsert 等。 $set $set 修改器用于设置文档中指定字段的值。如果字段不存在,则会创建该字段并设置为指定值。示例代码如下: db.collection…

    人工智能概论 2023年5月25日
    00
  • Python的Django框架中的Context使用

    下面是Python的Django框架中的Context使用的完整攻略: 什么是Context? Context是Django框架中一个非常重要的部分,它负责传递模板中需要的变量以及函数等信息。在Django框架中,Context通常是一个字典对象,其中键为变量名,值为对应变量的值。 如何定义Context? 在Django框架中,可以通过定义一个字典来创建C…

    人工智能概览 2023年5月25日
    00
  • pytorch通过自己的数据集训练Unet网络架构

    下面是详细的步骤: 1. 准备数据集 首先要准备自己的数据集,建议按照 PyTorch 的 Dataset 和 DataLoader 的使用方法来组织数据集。可以将训练集和验证集分别存放在不同的文件夹中,其中每个文件夹中都对应一类图像。在实现数据增强的过程中,可以使用 torchvision.transforms 中的 transforms。例如,将图片随机…

    人工智能概论 2023年5月25日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部