Python 教程之 Django(9)对模型中的字段进行验证

简介: Python 教程之 Django(9)对模型中的字段进行验证

对模型中的字段进行验证


Django模型中的内置字段验证是所有Django字段预定义的默认验证。每个字段都带有来自Django验证器的内置验证。例如,IntegerField 附带了内置验证,即它只能存储整数值,并且该值也存储在特定范围内。

极客应用程序的 models.py 文件中输入以下代码。

from django.db import models
from django.db.models import Model
# 在此处创建模型。
class GeeksModel(Model):
  geeks_field = models.IntegerField()
  def __str__(self):
    return self.geeks_field

在运行临时迁移并在Django上迁移并渲染模型之后,让我们尝试使用字符串“GfG是最好的”创建一个实例。

image.png

你可以在管理界面中看到,不能在整数字段中输入字符串。同样,每个字段都有自己的验证。

基本模型数据类型和字段列表


模型最重要的部分和模型的唯一必需部分是它定义的数据库字段列表。字段由类属性指定。以下是 Django 中使用的所有字段类型的列表。

image.png

image.pngimage.png


关系字段

Django还定义了一组表示关系的字段。

image.png

字段选项


字段选项是为每个字段提供的参数,用于应用某些约束或将特定特征赋予特定字段。例如,将参数 null = True 添加到 CharField 将使其能够在关系数据库中存储该表的空值。

以下是字符字段可以使用的字段选项和属性。

 image.png

image.png


目录
相关文章
|
4月前
|
SQL 存储 数据库
Django模型查询与性能调优:告别N+1问题
本文详解Django数据库查询基础与优化技巧,涵盖QuerySet使用、关联查询(一对多/多对多)、N+1查询问题及解决方案(select_related、prefetch_related)、高级查询方法及项目实战中的数据权限控制实现。
197 0
|
5月前
|
存储 数据库 Python
Django模型关系:从一对多到多对多全解析
本文详解Django模型关系:一对多(ForeignKey)及多对多(ManyToManyField)关系的定义、操作与优化技巧。同时探讨外键约束的使用场景与权衡策略。
268 0
|
5月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
Django模型开发:模型字段、元数据与继承全方位讲解
本文将全面介绍 Django 模型的关键知识点,包括模型字段类型、映射、常用配置选项以及模型继承等高级特性,帮助开发者快速掌握模型设计与使用技巧。
166 0
|
6月前
|
Linux 数据库 数据安全/隐私保护
Python web Django快速入门手册全栈版,共2590字,短小精悍
本教程涵盖Django从安装到数据库模型创建的全流程。第一章介绍Windows、Linux及macOS下虚拟环境搭建与Django安装验证;第二章讲解项目创建、迁移与运行;第三章演示应用APP创建及项目汉化;第四章说明超级用户创建与后台登录;第五章深入数据库模型设计,包括类与表的对应关系及模型创建步骤。内容精炼实用,适合快速入门Django全栈开发。
293 1
|
8月前
|
前端开发 JavaScript 关系型数据库
基于python的租房网站-房屋出租租赁系统(python+django+vue)源码+运行
该项目是基于python/django/vue开发的房屋租赁系统/租房平台,作为本学期的课程作业作品。欢迎大家提出宝贵建议。
279 6
|
设计模式 前端开发 数据库
Python Web开发:Django框架下的全栈开发实战
【10月更文挑战第27天】本文介绍了Django框架在Python Web开发中的应用,涵盖了Django与Flask等框架的比较、项目结构、模型、视图、模板和URL配置等内容,并展示了实际代码示例,帮助读者快速掌握Django全栈开发的核心技术。
702 45
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
植物病害识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集水稻常见的四种叶片病害图片('细菌性叶枯病', '稻瘟病', '褐斑病', '稻瘟条纹病毒病')作为后面模型训练用到的数据集。然后使用TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,并进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地模型文件。再使用Django搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张测试图片识别其名称。
499 22
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,在交通标志图像识别功能实现中,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集,进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张交通标志图片,识别其名称。
551 7
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
|
前端开发 搜索推荐 算法
中草药管理与推荐系统Python+Django网页界面+推荐算法+计算机课设系统+网站开发
中草药管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要开发语言,前端使用HTML,CSS,BootStrap等技术和框架搭建前端界面,后端使用Django框架处理应用请求,使用Ajax等技术实现前后端的数据通信。实现了一个综合性的中草药管理与推荐平台。具体功能如下: - 系统分为普通用户和管理员两个角色 - 普通用户可以登录,注册、查看物品信息、收藏物品、发布评论、编辑个人信息、柱状图饼状图可视化物品信息、并依据用户注册时选择的标签进行推荐 和 根据用户对物品的评分 使用协同过滤推荐算法进行推荐 - 管理员可以在后台对用户和物品信息进行管理编辑
474 12
中草药管理与推荐系统Python+Django网页界面+推荐算法+计算机课设系统+网站开发
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言,首先收集了10种中文文本数据集("体育类", "财经类", "房产类", "家居类", "教育类", "科技类", "时尚类", "时政类", "游戏类", "娱乐类"),然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型,并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一段文本识别其所属的类别。
446 1
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台

推荐镜像

更多