错误显示:  “No migrations to apply” 错误情况:python在通过model同步数据库时,提示 No migrations to apply 查看数据库,新表没有被创建,只是更新django自带的10张系统表 解决: 单独执行: python manage.py makemigrations python manage.py migrate 分别执行这两条语句:…

第一步: 删除该app名字下的migrations文件. 第二步: 进入数据库,找到django_migrations的表,删除该app名字的所有记录. delete from django_migrations; 第三部: python manage.py makemigrations python manage.py migrate 完成…

C:\Users\Desktop\homeWork\Django_stu_man>python manage.py makemigrations Migrations for 'app01': app01\migrations\0001_initial.py - Create model ClassList - Create model Course - Create model CourseRecord - Create model Customer - Create model Custom…

最近在用django写项目,有的时候字段不够用,需要models增加字段,但是想回滚或者修改或者修改了属性等,例如忘了添加meta table于是操作了migrations 导致makemigrations没问题,migrate提示No migrations to apply 1.首先确认makemigrations的py是否存在,或者是否应当删除 这个时候再makemigrations一切顺利,但是执行migrate就除了问题 2.原因在数据库表django_migrations中存在,删除m…

django 1.8版本,在models下新建一个class,无法在数据库创建新表的问题: - models.py class HostPwd(models.Model): hostname = models.CharField(max_length=32, unique=True) username = models.CharField(max_length=24, null=True, blank=True) password = models.CharField(max_length=24…

map(function, iterable, ...) map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是可迭代的对象,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的list返回. 基本等价于 [f(x) for x in interable] >>> map(lambda x:x*2,xrange(4)) [0, 2, 4, 6] >>> [x*2 for x in xrange(4)] [0, 2, 4, 6]>>> l=["…

前言:当更改model时在次迁移是不是经常报此类错误,解决以下两点便可以更新成功 1. 删除修改模型对应的app应用下的migrations中的生成文件 2. 进入数据库,找到django_migrations表,删除该app应用对应名字的所有记录. delete from django_migrations; 在pycharm中可以直接操作删除 3. 再次执行迁移操作 python manage.py makemigrations python manage.py migrate 到这里就完美…

解决办法 1 删除应用migrations目录 2 删除MySQL中django_migrations中对应的行(delete from django_migrations where app='appname') 3 重新makemigrations 和migrate…

创建表之后,遇到models模型变动,故当时做了删除应用文件夹下migrations文件,删除后重建,但重建后执行模型合并操作结果为No Changes,无法创建数据表 执行python3 manage.py makemigrations --empty 你的应用名; 执行python3 manage.py makemigrations; 执行python3 manage.py migrate;  …

1. python自带的apply.filter.map函数.reduce函数,很多情况下可以代替for循环: map(func,list),对list的每个元素分别执行func函数操作,显然func函数的参数就是单个元素. reduce(func,list),对list的每个元素都执行func函数操作,最后汇总成一个结果.此处map不一样. 详细介绍参考: https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/38687763 2. pandas也有m…