在生产环境中,往往数据不是几条或者几百条,那么举个例子,将公司所有员工员工号或者帐号密码导入进后台,那就不建议你去后台一条条记录去添加了
第一步:
为数据建立模型
@python_2_unicode_compatible
class SVNLog(models.Model):
vision = models.IntegerField(verbose_name=u\"修订版本\", blank=False, null=False,)
author = models.CharField(verbose_name=u\"作者\", max_length=60, blank=True, null=True)
date = models.DateTimeField(verbose_name=u\"修订时间\",null=True )
msg = models.TextField(verbose_name=u\"注释消息\", blank=False, null=False, default=u\"\")
paths = models.TextField(verbose_name=u\"影响的文件\", blank=False, null=False, default=u\"\")
created_time = models.DateTimeField(verbose_name=u\"创建时间\", auto_now_add=True, )
update_time = models.DateTimeField(verbose_name=u\"修改时间\", auto_now=True, )
class Meta:
ordering = [\'revision\']
def __str__(self):
return u\'r%s\' % (self.revision or u\"\", )
既然建立好了模型,那我们再去建立接受我们xml文件的models
@python_2_unicode_compatible
class ImportLogFile(models.Model):
LogFile = models.FileField(upload_to=\'LogFile\')
FileName = models.CharField(max_length=50, verbose_name=u\'文件名\')
class Meta:
ordering = [\'FileName\']
def __str__(self):
return self.FileName
ok,以上代码我们定义好了数据和上传文件的model
同步数据库python manage.py makemigrations
python manage.py migrate
接着我们去修改admin.py 让我们可以从后台上传文件,
class ImportLogAdmin(admin.ModelAdmin):
list_display = (\'LogFile\',\'FileName\',)
list_filter = [\'FileName\',]
def save_model(self, request, obj, form, change):
re = super(YDImportLogAdmin,self).save_model(request, obj, form, change)
update_svn_log(self, request, obj, change)
return re
注意上面代码里的save_model,这里才是关键,在这里我重写了ModelAdmin里的save_model方法
因为我们要把上传文件,读取文件,解析文件,操作数据库合为一步来操作,大家可以打开debug,在上传文件的时候,返回参数的obj里包括了文件上传的路径,这个路径也是下一步我们操作解析文件的关键,好了我们在这个app文件夹下新建一个utils.py 用来操作我们操作文件和数据库的工具类,为了简单我写成了函数如下
先贴一下我们要测试的xml文件
qwert
2016-09-27T07:16:37.396449Z
/aaa/README
20160927 151630
VisualSVN Server
2016-09-20T05:03:12.861315Z
/branches
/tags
/trunk
hello word
输出结果格式
r2 | qwer | 2016-09-27 15:16:37 +0800 (二, 27 9 2016) | 1 line
Changed paths:
A /xxx/README
20160927 151630
------------------------------------------------------------------------
r1 | VisualSVN Server | 2016-09-20 13:03:12 +0800 (二, 20 9 2016) | 1 line
Changed paths:
A /branches
A /tags
A /trunk
Initial structure.
from .models import SVNLog
import xmltodict
def update_svn_log(self, request, obj, change):
headers = [\'r\',\'a\',\'d\',\'m\',\'p\']
filepath = obj.LogFile.path
xmlfile = xmltodict.parse(open(filepath, \'r\'))
xml_logentry = xml.get(\'log\').get(\'logentry\')
info_list = []
pathlist = []
sql_insert_list = []
sql_update_list = []
for j in xml:
data_dict = {}
# get path
paths = j.get(\'paths\').get(\'path\')
if isinstance(paths,list):
for path in paths:
action = path.get(\'@action\')
pathtext = path.get(\'#text\')
pathtext = action + \' \' + pathtext
pathlist.append(pathtext)
_filelist = u\'\\n\'.join(pathlist)
_paths = u\"Changed paths:\\n {}\".format(_filelist)
print _paths
else:
_filelist = paths.get(\'@action\') + \' \' + paths.get(\'#text\')
_paths = u\"Changed paths:\\n {}\".format(_filelist)
print _paths
# get revision
vision = j.get(\'@vision\')
# get auth
author = j.get(\'author\')
#get date
date = j.get(\'date\')
#get msg
msg = j.get(\'msg\')
data_dict[headers[0]] = int(vision)
data_dict[headers[1]] = author
data_dict[headers[2]] = date
data_dict[headers[3]] = msg
data_dict[headers[4]] = _paths
info_list.append(data_dict)
_svnlog = SVNLog.objects.filter().order_by(\'-vision\').first()
_last_version = _svnlog.vision if _svnlog else 0
for value in info_list:
vision = value[\'r\']
author = value[\'a\']
date = value[\'d\']
msg = value[\'m\']
paths = value[\'p\']
print vision,author
_svnlog = YDSVNLog.objects.filter().order_by(\'-revision\').first()
_last_version = _svnlog.revision if _svnlog else 0
if vision > _last_version:
sql_insert_list.append(SVNLog(revision=revision, author=author, date=date, msg = msg, paths = paths))
else:
sql_update_list.append(SVNLog(revision=revision, author=author, date=date, msg = msg, paths = paths))
SVNLog.objects.bulk_create(sql_insert_list)
SVNLog.objects.bulk_create(sql_update_list)
我们使用的
xmltodict
这个第三方库来解析xml
,他把内容解析成了高效率的orderdict
类型,就是有序列的字典
这个xml中比较复杂的是那个paths里的path,因为这个xml中包含两个元素,第一个元素的path只含有一个path
,第二个元素中的paths
包含有三个path
,因此我们在解析获取的时候需要判断一下
paths = j.get(\'paths\').get(\'path\')
if isinstance(paths,list):
pass
我们判断这个path是不是一个list类型的,如果是,那我们就按照list的方式来处理,如果不是,那我们就按单个的方式来处理,获取之后按照输出结果格式处理下结果
然后获取其他内容
revision = j.get(\'@vision\')
# get auth
author = j.get(\'author\')
#get date
date = j.get(\'date\')
#get msg
msg = j.get(\'msg\')
最后我们将获取到的元素存在字典里
在循环中判断当前的版本号和数据库中的版本号,
如果比原来的小,那么我们执行更新操作,反之执行插入操作
最后使用了bulk_create来操作数据库,这样避免了循环中每次都进行数据库操作造成的资源浪费