如何在Django中动态更新模型？

Question

我想把一个CSV文件的数据填充到我的Django模型里。我用numpy上传这个CSV文件，然后因为我的模型字段的名字和CSV的列标题是一样的，所以我想做类似这样的事情：

data=np.genfromtxt("file.csv", delimiter=',', dtype=None, names=True)
columns = data.dtype.names
for i in range(len(data['id'])):
    for a in range(1, len(columns)): #1 
        p=MyModel.objects.filter(columns[a]=data[i][columns[a]])
            p.save()

但是，这样做有点粗糙，而且不管用，因为我不能用columns[a]来代替字段名。

我甚至试过像这样写：MyModel._meta_fields[a]=data[i][a].

我有几十个甚至上百个字段，有时候：难道没有一种优雅的解决方案，可以让我省去写一长串字段名的麻烦吗？

谢谢！

Answer 1

你可以考虑先创建一个字典，把你想传递的参数放进去，然后用 ** 这个符号把字典里的内容作为参数传给函数。

column_args_dict = {columns[a]: data[i][columns[a]]}
p = MyModel.objects.filter(**column_args_dict)

Answer 2

如果你想从数据的每一行创建你模型的新实例，可以使用 setattr 函数来设置这些值：

data=np.genfromtxt("file.csv", delimiter=',', dtype=None, names=True)
columns = data.dtype.names
for i in range(len(data['id'])):
    p = MyModel()
    for a in range(1, len(columns)): #1
        if hasattr(p, columns[a]):
            setattr(p, columns[a], data[i][columns[a]])
        else:
            raise AttributeError("'MyModel' object has no attribute '{0}'".format(columns[a]))
    p.save()