Django-Hstore 技术文档
1. 安装指南
在开始使用 django-hstore 之前,请确保您的环境已经安装了以下依赖:
- Python
- Django
- PostgreSQL (django-hstore 依赖于 PostgreSQL 的 hstore 扩展)
安装 django-hstore:
pip install django-hstore
确保在 Django 项目的 settings.py 文件中添加了 'django_hstore' 到 INSTALLED_APPS:
INSTALLED_APPS = [
# ...
'django_hstore',
# ...
]
并在数据库迁移之前,确保 PostgreSQL 的 hstore 扩展已被安装并启用:
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS hstore;
之后,运行以下命令进行数据库迁移:
python manage.py makemigrations
python manage.py migrate
2. 项目的使用说明
django-hstore 是一个可以将 PostgreSQL 的 hstore 数据类型集成到 Django 中的库。HStore 是一种键值对数据类型,它允许你在 SQL 数据库中以灵活的方式存储和查询数据,同时不放弃 SQL 数据库的健壮性。
在模型中使用 django-hstore 非常简单。首先,确保你的模型字段继承自 hstore field:
from django_hstore.fields import HStoreField
class MyModel(models.Model):
my_hstore_field = HStoreField()
现在,你可以像操作普通 Django model 字段一样操作 my_hstore_field。
3. 项目API使用文档
django-hstore 提供了一个 HStoreField 用于模型字段,这个字段可以通过标准的 Django ORM API 进行操作。
模型字段
HStoreField: 一个用于存储键值对映射的字段。在 PostgreSQL 中,它对应于 hstore 类型。
示例
添加和修改键值对:
instance = MyModel.objects.get(id=some_id)
instance.my_hstore_field['key'] = 'value'
instance.save()
查询 hstore 字段:
instances = MyModel.objects.filter(my_hstore_field__contains={'key': 'value'})
注意
在处理 hstore 字段时,请确保使用合适的查询操作符,例如 contains,in,has_key 等,以便能够正确地利用 PostgreSQL 的 hstore 功能。
4. 项目安装方式
如前文所述,项目可以通过 pip 进行安装:
pip install django-hstore
确保你的 Django 项目的 settings.py 中包含了 django_hstore 在 INSTALLED_APPS 之中,并且已经在 PostgreSQL 数据库中创建了 hstore 扩展。
以上就是 django-hstore 的技术文档,希望能够帮助您更好地理解和使用这个项目。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00