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这篇文章主要介绍了Django框架利用ajax实现批量导入数据功能的相关资料,需要的朋友可以参考下
本文实例为大家分享了网页中利用ajax实现批量导入数据功能的实现方法，供大家参考，具体内容如下
url.py代码:复制代码 代码如下:url(r'^workimport/$', 'keywork.views.import_keywork', name='import_keywork')
view.py代码:
from keywork.models import DevData
from django.http import JsonResponse #django ajax部分
def import_keywork(request):
file_sjdr = request.POST['file_keywork']
f = open(file_sjdr)
WorkList = []
next(f) #将文件标记移到下一行
x = y = 0
for line in f:
parts = line.replace('"','') #将字典中的"替换空
parts = parts.split(',') #按;对字符串进行切片
if DevData.objects.filter(serv_id = parts[0],user_flag=parts[15]).exists():
x = x + 1
else:
y = y + 1
WorkList.append(DevData(serv_id=parts[0], serv_state_name=parts[1], acc_nbr=parts[2], user_name=parts[3], acct_code=parts[4], product_id=parts[5],
mkt_chnl_name=parts[6], mkt_chnl_id=parts[7],mkt_region_name=parts[8], mkt_region_id=parts[9],mkt_grid_name=parts[10],
sale_man=parts[11],sale_outlets_cd1_name=parts[12], completed_time=parts[13],remove_data=parts[14], user_flag=parts[15],
pro_flag=parts[16], service_offer_id=parts[17],service_offer_name=parts[18], finish_time=parts[19],staff_name=parts[20],
staff_code=parts[21],org_name=parts[22],prod_offer_name=parts[23],day_id=parts[24],
))
f.close()
DevData.objects.bulk_create(WorkList)
num = {'success':str(y) ,'fail':str(x) , 'sum':str(x+y)}
return JsonResponse(num)
此部分代码参考上一片文章 (Django批量导入不重复数据)
模板中代码:
$('#btn_sjdr').click(function(){
$.post("{% url 'import_keywork' %}",
{
csrfmiddlewaretoken:"{{ csrf_token }}",
file_keywork:$("#file_keywork").val(),
},
function(data,status) {
$("#test1").html(status+"重复数据"+data['fail']+"条,成功导入数据"+data['success']+"条");
}
)
});
<form>
{% csrf_token %}
<label><i class="icon-file"></i> 请选择需要被导入的文件</label>
<input id="file_keywork" type="file"/>
<input type="button" id="btn_sjdr" value="导入" class="btn btn-primary btn-sm"/>
</form>
<div id="test1"></div>
</div>
表单采用post+ajax,注意django中使用post方法提交表单要满足两个条件:
在form加入{% csrf_token %},在jquery代码中加入csrfmiddlewaretoken:"{{ csrf_token }}",即可!
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。 | 
发表于 2016-3-25 14:47:36
