一个Django库，用于从python3运行时连接到Google云数据存储。
django-gcloud-connectors的Python项目详细描述
Django GCloud连接器（gcloudc）
注意：此项目现在位于GitLab
这个项目的目标是为Google云创建Django数据库连接器/后端。在
目前它包含一个用于Google云数据存储（Firestore模式下的数据存储）的连接器 但在未来，它还可能包括一个Firestore连接器，甚至是一个MemoryStore连接器。在
这是Djangae project中数据存储连接器的延续 但在python3上转换为使用Cloud Datastore API。在
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运行测试
$ pip3 install --user tox
$ tox
引擎盖下的毒物检测结果./manage.py test。要将参数传递给这个命令，只需用双连字符将它们分开。e、 g
云数据存储模拟器自动启动
gcloudc为runserver和test命令提供重写
启动和停止云数据存储模拟器实例。要启用此功能，请在INSTALLED_APPS设置的开头添加gcloudc.commands。在
释放过程
发布到pypi由GitLab CI管理。要创建新版本，请创建相关标记 把它推到gitlab遥控器。但首先你应该做一些版本的摆弄。。。在
1. Update the version in setup.py to the new version by removing the 'a' suffix (most likely)
2. Commit this change
3. Run `git tag -a X.Y.Z -m "Some description"
4. Run `git push origin master && git push --tags`
5. Open setup.py again, bump to the *next* release version, use an 'a' suffix
6. Run `git commit -am "Bump to alpha version" && git push origin master`
这将触发将在中发布包的管道测试.pypi.org.
如果成功，那么可以手动触发同一管道上的作业publish to prod pypi，以部署到正式的pypi注册表。在
注意事项
强烈建议在使用这个ORM后端之前阅读云数据存储API文档。了解数据存储 vs SQL将有助于避免意外惊喜！在
Google云数据存储是传统SQL数据库的not，因此数据存储后端不支持 Django ORM的所有功能（尽管它支持大多数功能）。还有，有些事情并不总是这样 你会料到的。由于数据存储是一个非SQL数据库，因此基本上不支持依赖于跨表查询或聚合的任何内容。在
以下是一些限制和差异：
- 我们提供专门的atomic（）装饰器，包括对“独立”事务的支持
- 不支持保存点，嵌套的atomic（）块实际上是一个无操作
- Django的atomic（）修饰符将不起作用
- 不支持select_related（），尽管prefetch_related（）可以工作
- 不支持跨表排序
- 在atomic（）块中最多只能读取或写入500个实体
- 不支持聚合查询
- 查询只能包含一个不等式运算（gt，lt，lte，gte，isnull=False），并且resultset必须按要测试不等式的字段排序
当然，这样做的好处是，您可以构建Django应用程序，实现近乎无限的数据可伸缩性，并增加正常运行时间。在
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