如何最小化ndb中的db调用并优化python代码？

Question

我有一组属性。其中一些属性给出了评论分数。评论保存在 AggregateReview 表中。我必须根据它们的分数对这些属性进行排序。评分最高的房产将排在第一位。当所有有评分的房产将被排序时，我必须附加那些没有被评论的房产。 这是我编写的代码，它工作正常......但我想知道这段代码中有什么可以优化的，我是应用引擎和 ndb 的新手，所以任何帮助将不胜感激。 （我认为对 db 的调用太多了）...

sortedProperties = []
sortedProperties.extend(sorted([eachProperty for eachProperty in properties if AggregateReview.query(AggregateReview.property == eachProperty.key).get()],key=lambda property: AggregateReview.query(AggregateReview.property == property.key).get().rating,reverse=True))
sortedProperties.extend([eachProperty for eachProperty in properties if AggregateReview.query(AggregateReview.property == eachProperty.key).get() is None])
return sortedProperties

经过一番变通后，我想到了这个：

return sorted(properties,key=lambda property: property.review_aggregate.get().average,reverse=True)

但它会引发错误： “NoneType”对象没有“平均”属性

因为它无法找到每个属性的 review_aggregate。我希望它接受 None....

Answer 1

老实说，我不确定您的代码中发生了什么，因为行太长了。但我知道您可能想查看Memcached。它可用于最大限度地减少对数据库的命中，并且确实被广泛使用。它实际上是内置在 Google 应用引擎中的。阅读上面的文档here