我编写了一个包含多个类的 Python 应用程序。假设其中一个是这样的（过于简单了 - 但我试图表示功能的类型）：
class PythonXyz(object):
def __init__(self):
self.x = []
self.y = []
self.z = []
def append(self, x, y):
self.x.append(x)
self.y.append(y)
def get_x(self):
return self.x
def get_y(self):
return self.y
def get_z(self):
return self.x + self.y
def size(self):
return len(self.x)
def dump(self):
#generate some output
def do_some_complex_stuff(self, q):
#lots of calculations and manipulation of the self.x and self.y lists.
def save(self, filename):
#some code that saves data to disk
def load(self, filename):
#some code that loads data from disk
当应用程序工作，但缺乏可用性时，我决定对应用程序进行 djangofy，这样我就可以将浏览器用作穷人的 GUI 并使用数据库的优点。所以我像这样制作了一个model.py：
class DjangoXyzModel(models.model):
x = models.FloatField()
y = models.FloatField()
我修改了 PythonXYZ 类中的 load() 和 save() 方法以使用数据库而不是文件，并使一些视图可以通过浏览器工作。
现在我得到了 3 个 Django 应用程序，[编辑]具有不同的数据库模式 [/编辑]，每个都有自己的 models.py 文件和几个模型类，此外，我的原始代码在一个单独的文件夹中。我觉得这一切都变得非常混乱，我觉得将所有 PythonXyz 方法完全集成到 DjangoXyzModel 类中会更加简洁，例如：
class DjangoXyzModel(models.model):
x_db = models.FloatField()
y_db = models.FloatField()
def init_lists(self):
self.x = []
self.y = []
self.z = []
def append(self, x, y):
self.x.append(x)
self.y.append(y)
def get_x(self):
return self.x
def get_y(self):
return self.y
def get_z(self):
return self.x + self.y
def size(self):
return len(self.x)
def dump(self):
#generate some output
def do_some_complex_stuff(self, q):
#lots of calculations and manipulation of the self.x and self.y lists.
def save_to_db(self):
#some code that saves x,y lists to the database
def load_from_db(self, filename):
#some code that loads x,y lists from the database
我的问题是：这种方法是否会被视为 Django 模型类的“污染”，或者这是否可以，只是个人喜好问题，或者这可能正是模型类应该使用的方式？如果不推荐或不赞成这样做，那么处理重复课程的更好方法是什么？
请注意，显而易见的（？）解决方案完全摆脱列表并直接从数据库中工作是不可接受的，因为我需要内存中的列表以便更快地访问。例如，列表从数据库加载到内存中一次并被访问数百或数千次。每个列表可能超过 1000 个项目，因此在需要值时批量读/写也比单独访问快得多（通常不是顺序的）。此外，在最终提交到数据库之前，通常会多次修改数据。