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一、模型层(models)

Django提供了一个orm（关系映射模型）系统，模型包含了一些字段信息以及查询方法

1-1. 常用的字段类型

AutoField

当model中如果没有自增列，则会自动创建一个列名为id的列，int 自增列，必须填入参数primary_key=True

CharField

字符类型 ， 必须提供max_length参数， max_length表示字符长度

EmailField

字符串类型，实际在数据库中只是varchar类型，但Django Admin以及ModelForm中提供验证机制需要用到

SmallIntegerField

小整数 ，32768 ～ 32767

IntegerField

整数列(有符号的) ，2147483648 ～ 2147483647

BigIntegerField

长整型(有符号的)，9223372036854775808 ～ 9223372036854775807

BooleanField

布尔值类型

TextField

文本类型

FileField

字符串，路径保存在数据库，文件上传到指定目录 参数：

  1. upload_to = "" 上传文件的保存路径
  2. storage = None 存储组件，默认django.core.files.storage.FileSystemStorage

DecimalField

10进制小数 ，参数：

  1. max_digits，小数总长度
  2. decimal_places，小数位所在占长度

DateTimeField

日期+时间格式， YYYY-MM-DD HH:MM:ss

DateField

日期格式， YYYY-MM-DD

1-2. 字段参数

null

用于表示某个字段可以为空

unique

如果设置为unique=True 则该字段在此表中必须是唯一的

db_index

如果db_index=True 则代表着为此字段设置索引

default

为该字段设置默认值

DateField和DateTimeField

  • auto_now_add

    配置auto_now_add=True，创建数据记录的时候会把当前时间添加到数据库

  • auto_now

    配置上auto_now=True，每次更新数据记录的时候会更新该字段

1-3. 自定义char字段

# 如何自定义字段类型

class MyCharField(models.Field):  # 必须继承Field

    def __init__(self,max_length,*args,**kwargs):

        self.max_length = max_length # 必须以关键字参数形式传参

        # 重新调用父类的方法

        super().__init__(max_length=max_length,*args,**kwargs)

     def db_type(self, connection):

         return 'char(%s)'%self.max_length

1-4. 外键关系

一对一

外键字段创建在任意一张表都可以，建议外键添加在查询频率较高的一方

# 关键字OneToOneField

author_detail = models.OneToOneField(to='Author_detail')  # 外键本质fk + unique

一对多

外键字段创建在多的那一方

# 关键字ForeignKey

publish = models.ForeignKey(to='Publish')  # to用来指代跟哪张表有关系 默认关联的就是表的主键字段

# 外键字段名在创建时会自动加上_id后缀

多对多

外键关系需要创建第三张表来处理。

# 关键字ManyToManyField

author = models.ManyToManyField(to='Author')

# django orm会自动帮你创建第三张关系表，表名为两个关联的表名用_连接

二、Django中测试脚本的使用

在Django中有一个test.py的测试文件，可用于测试。对于试验orm语句，可以在test中，省略与前端交互的步骤。

在使用前，需要配置好环境，否则测试脚本运行不了

  • 直接在某一个应用下的tests.py文件中书写下面内容（与manage.py前四行代码相似），在内部导入Django模块，再手写两句代码即可。

    ```python

    import os

if name == "main":

os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "day53.settings")

import django

django.setup()

  # 一定要等待测试脚本搭建完毕之后 才能导入django文件进行测试

  # 必须在内部导入应用文件

from app01 import models

...# 测试代码

```

三、单表操作

3-1. 添加记录

  • 方式一：返回结果是一个对象
# create方法的返回值book_obj就是插入book表中的红楼梦这本书籍纪录对象

book_obj=models.Book.objects.create(name='红楼梦',price=23.8,publish='人民出版社',author='曹雪芹',create_data='2018-09-17')
  • 方式二：先实例化产生对象，然后调用save方法保存
book_obj=models.Book(name='水浒传',price=99,publish='清华出版社',author='施耐庵',create_data='2017-09-17')

book_obj.save()

3-2. 删除记录

  • 方式一：
res=models.Book.objects.filter(name='红楼梦').delete()

# res返回的是被影响行数，queryset对象的.delete()方法

# 如果存在多本红楼梦将会被全部删除
  • 方式二：
res=models.Book.objects.filter(name='红楼梦').first()

res.delete()

# 只删除一个

3-3. 修改记录

  • 方式一：
res=models.Book.objects.filter(name='红楼梦').update(price=20.9)
  • 方式二：
# 对象没有update方法，但是可以用save来修改

book=models.Book.objects.filter(name='红楼梦').first()

book.price=33

book.save()

3-4. 单表查询-必知必会13条

1.all()

# 查询所有结果,返回的是QuerySet对象

models.Book.objects.all()

2.filter()

# 指定条件查询,相当于你原生sql语句里面的where关键字,返回的结果QuerySet对象

# filter内可传多个参数,逗号分隔,他们之间是and关系,不支持负数

# 当条件不存在的情况下，filter不报错直接返回一个空

models.Book.objects.filter(name='红楼梦').first()

models.Book.objects.filter(name='红楼梦')[0]

3.get()

# 指定条件查询,有且只有一个结果,返回的是对象,是queryset对象,通常使用id查询,不存在或超过一个会报错

# 当条件不存在的情况下，get直接报错

ret=Book.objects.get(name='红楼梦') 

4.exclude()

# 返回与筛选对象不匹配的对象,返回的结果QuerySet对象

models.Book.objects.exclude(price>40)

5.order_by()

# 对查询结果排序,默认升序,倒序使用-号,可以传多个参数，逗号隔开

models.Book.objects.all().order_by('price')

models.Book.objects.all().order_by('-price')

6.reverse()

# 颠倒顺序,必须排好序之后才能颠倒

models.Books.objects.all().order_by('price').reverse()

7.count()

# 查询结果的个数

models.Books.objects.count()

8.first()

# 取queryset中第一个数据对象

models.Books.objects.filter(title='西游记').first()

9.last()

# 取queryset中最后一个数据对象

models.Books.objects.filter(title='西游记').last()

10.exists()

# 如果queryset包含数据就返回True，否则返回False

models.Book.objects.filter(name='红楼梦').exists()

11.values()

# 获取数据对象中指定的字段的值,可以有多个,返回queryset对象,列表套字典的形式

res = models.Books.objects.values('title','price')

12.values_list()

# 获取数据对象中指定的字段的值,可以有多个,返回queryset对象,列表套字典的形式

models.Books.objects.values_list('title','price')

13.distinct()从结果中剔除重复记录

# 对查询结果进行去重操作,去重的前提:数据必须是完全相同的情况下,才能够去重(容易忽略主键)

res = models.Books.objects.values('title','price').distinct()

3-5. orm注意事项

  1. 只要是queryset对象就可以无限制的调用queryset的方法，类似链式操作

  2. orm语句的查询默认都是惰性查询，只有在需要使用时才会执行orm语句

  3. 只要是queryset对象就可以通过.query查看当前结果内部对应的sql语句

  4. 在Django的settings文件中，配置以下信息，就可以查看所有orm对应的内部sql语句

    LOGGING = {
    
    'version': 1,
    
    'disable_existing_loggers': False,
    
    'handlers': {
    
        'console':{
    
            'level':'DEBUG',
    
            'class':'logging.StreamHandler',
    
        },
    
    },
    
    'loggers': {
    
        'django.db.backends': {
    
            'handlers': ['console'],
    
            'propagate': True,
    
            'level':'DEBUG',
    
        },
    
    }}

3-6. 单表查询-双下划线

# 基于双下划线的模糊查询

1.大于__gt

models.Book.objects.filter(price__gt='89')

2.小于__lt

models.Book.objects.filter(price__lt='99')

3.小于等于__lte

models.Book.objects.filter(price__lte='99')

4.大于等于__gte

models.Book.objects.filter(price__gte='89')

5.__in  在XX中

ret=models.Book.objects.filter(price__in=['23.8','89','100'])

6.__range 在xx范围内，顾头顾尾

ret=models.Book.objects.filter(price__range=[50,100])

7.__contains 查询名字带有‘红’字的书，默认不忽略大小写

models.Book.objects.filter(name__contains='红')

8.__icontains 查询名字带p的书，忽略大小写

models.Book.objects.filter(name__icontains='P')

9.__startswith 以XX开头

models.Book.objects.filter(name__startswith='红')

10.__endwith 以xx结尾

models.Book.objects.filter(name__endwith='梦')

11.__year  按年查询

models.Book.objects.filter(create_data_year='2018')

12.__month  按月查询

models.Books.objects.filter(publish_date__month='1')

四、多表操作

数据准备

class Book(models.Model):

    title = models.CharField(max_length=32)

    price = models.DecimalField(max_digits=8,decimal_places=2)

    publish_date = models.DateField(auto_now_add=True)

    publish = models.ForeignKey(to='Publish')

    authors = models.ManyToManyField(to='Author')

class Publish(models.Model):

    name = models.CharField(max_length=32)

    addr = models.CharField(max_length=64)

    def __str__(self):

        return self.name

class Author(models.Model):

    name = models.CharField(max_length=32)

    email = models.EmailField()

    author_detail = models.OneToOneField(to='AuthorDetail')

    def __str__(self):

        return self.name

class AuthorDetail(models.Model):

    phone = models.BigIntegerField()

    addr = models.CharField(max_length=64)

    def __str__(self):

        return self.addr

-------------------------------------------------------

# 一对一的关系:OneToOneField      模型表的字段,后面会自定加_id

# 一对多的关系:ForeignKey         模型表的字段,后面会自定加_id

# 多对多的关系:ManyToManyField    ManyToManyField会自动创建第三张表

4-1. 一对多

1.添加数据

方式一：

models.Book.objects.create(title='三国演义',price=34.5,publish_id=1)

# 直接传表里面的实际字段，跟数据主键值publish_id

方式二：

publish_obj = models.Publish.objects.filter(pk=2).first()

# publish_obj=出版社的对象,存到数据库,是一个id

models.Book.objects.create(title='红楼梦',price=444.33,publish=publish_obj)

# 传虚拟字段跟数据对象即可

2.修改数据

方式一：

models.Book.objects.filter(pk=1).update(publish_id=2)

# 括号内放的是publish_id这个数据库实际字段

方式二：

publish_obj = models.Publish.objects.filter(pk=1).first()

models.Book.objects.filter(pk=1).update(publish=publish_obj)

# 括号内放的是publish,在models创建的字段名

3.删除数据

方式一：

Copyret=models.Book.objects.filter(name='红楼梦').delete()

# ret返回的是被影响行数，queryset对象的.delete()方法

如果存在多本红楼梦将会被全部删除

方式二：

models.Publish.objects.filter(pk=1).delete()

# 默认就是级联删除 级联更新

4-2. 多对多

1.添加数据 add()

# 给当前这一本书绑定作者

# 方式一

book_obj = models.Book.objects.filter(pk=2).first()

# book_obj.authors就是跳到第三张表

book_obj.authors.add(1,2)  # 在第三张表里面给书籍绑定主键为1,2的作者

# 方式二

author_obj = models.Author.objects.filter(pk=1).first()

author_obj1 = models.Author.objects.filter(pk=2).first()

# add中添加对象

book_obj.authors.add(author_obj,author_obj1)

"""

add方法 能够朝第三张关系表添加数据

即支持传数字,add(1,2) , 也支持传对象add(author_obj,author_obj1) , 并且两者都可以是多个

"""

2.删除数据 remove()

# 删除主键为2的书籍的作者

book_obj = models.Book.objects.filter(pk=2).first()

book_obj.authors.remove(1,2)

author_obj = models.Author.objects.filter(pk=1).first()

author_obj1 = models.Author.objects.filter(pk=2).first()

book_obj.authors.remove(author_obj,author_obj1)

"""

remove既可以传主键数字,也可以传对象,并且都支持传多个, remove(1,2) , remove(author_obj,author_obj1)

"""

3.清空数据 clear()

# 清空,括号内不需要传参 , 删除某个数据在第三张表中的所有记录

# 删除主键为2的书籍的所有相关记录

book_obj = models.Book.objects.filter(pk=2).first()

book_obj.authors.clear()

4.修改数据 set()

# 修改主键为2的书籍的作者

book_obj = models.Book.objects.filter(pk=2).first()

book_obj.authors.set((1,3))

# book_obj.authors.set([1,])   # set括号内必须是可迭代对象,如元组、列表

author_obj = models.Author.objects.filter(pk=1).first()

author_obj1 = models.Author.objects.filter(pk=2).first()

book_obj.authors.set((author_obj,author_obj1))

"""

set修改多对多关系表中的数据,既可以传数字也可以传对象, 但是需要注意的是括号内必须是可迭代对象

都支持多个 , set((1,3)) , set((author_obj,author_obj1))

"""

4-3. 基于对象的跨表查询

# 基于对象的查询是子查询也就是多次查询

跨表查询,需要分清楚正向和反向的区别

1. 正向查询:关系字段创建在表1,由表1查询表2,就是正向。正向查询按字段

2. 反向查询:关系字段创建在表1,由表2查询表1,就是反向。反向查询按表名小写 + _set

1.一对一 查询数据

正向查询  按字段

反向查询  按表名小写,不需要加_set

正向查询：查询作者是xxx的手机号码

author_obj = models.Author.objects.filter(name='xxx').first()

print(author_obj.author_detail)  # author_detail是作者表中的外键字段名

# author_obj.author_detail 就是作者详情的对象

print(author_obj.author_detail.phone)

反向查询：查询手机号是123的作者姓名

author_detail_obj = models.AuthorDetail.objects.filter(phone=123).first()

print(author_detail_obj.author)  # author是小写的作者表名,得到个作者对象

print(author_detail_obj.author.name)

2.一对多

正向查询  按字段

反向查询  按表名小写+_set , 如果有多条数据再加.all()

正向查询：查询红楼梦这本书的出版社

book_obj=Book.objects.filter(name='红楼梦').first()

print(book_obj.publish)   # 正向查询按字段,直接.字段名 ,获得出版社对象

print(book_obj.publish.name)  # 获得出版社对象的名字

反向查询：查询出版社是上海出版社出版过的书籍

publish_obj = models.Publish.objects.filter(name='东方出版社').first()

print(publish_obj.book_set)  # 多对多的反向查询需要写 book_set (小写表名_set)

# 因为有多条数据,需要加.all()

print(publish_obj.book_set.all())

3.多对多

正向查询  按字段

反向查询  按表名小写+_set , 如果有多条数据再加.all()

正向查询：查询红楼梦这本书的所有作者

book_obj = models.Book.objects.filter(title='红楼梦').first()

print(book_obj.authors)  # 正向查询用字段,authors是书籍表的外键字段名

# 如果有多条数据就用all()

print(book_obj.authors.all())

反向查询：查询作者是xxx写过的书籍

author_obj = models.Author.objects.filter(name='jason').first()

print(author_obj.book_set)  # 多对多的反向查询需要写 book_set (小写表名_set)

# 有多条数据就用all()

print(author_obj.book_set.all())

4-4. 基于双下划线查询

1.一对一

正向:按字段,跨表可以在filter,也可以在values中    按字段

反向:按表名小写,跨表可以在filter,也可以在values中    按表名小写

# models后面点的哪张表 , 就以哪张表为基表

正向查询：查询作者xxx的手机号

res=models.Author.object.filter(name='xxx').values('author_detail__phone')

# 基表为作者表,所以values可以通过作者表的author_detail字段 跨到详情表,从而获取手机号

反向查询：查询作者xxx的手机号

res=models.AuthorDetail.object.filter(author__name='xxx').values('phone')

# 基表为详情表,在filter内跨表

2.一对多

正向查询：查询出版社为上海出版社出版的所有图书的名字,价格

res=models.Book.objects.filter(publish_name='上海出版社').values('name','price')

反向查询：

res=models.Publish.objects.filter(name='上海出版社').values('book_name','book_price')

3.多对多

正向查询：查询红楼梦的所有作者名字

res=models.Book.objects.filter(title='红楼梦').values('authors_name')

反向查询：查询红楼梦的所有作者名字

res=models.Author.objects.filter(book__title='红楼梦').values('name')

4.联表操作

# 1.查询书籍pk为2的出版社名称

正向查询:基于有外键字段的书籍表查询

res = models.Book.objects.filter(pk=2).values('publish__name')

# 写外键字段就相当于已经跨到外键字段所关联的表

print(res)

反向查询:基于没有外键关系的出版社表查询

res = models.Publish.objects.filter(book__pk=2).values('name')

# 你想要改表的哪个字段信息 你只需要加__获取即可

print(res)

# 2.查询书籍pk为2的作者姓名和邮箱

正向查询:基于有外键字段的书籍表查询

res = models.Book.objects.filter(pk=2).values('authors__name','authors__email')

print(res)

反向查询:基于没有外键关系的出版社表查询

res = models.Author.objects.filter(book__pk=2).values('name','email')

print(res)

五、聚合查询

聚合查询需要用到一个关键字aggregate()，并配合聚合函数一起使用。

用到的内置函数：

from django.db.models import Avg, Sum, Max, Min, Count

例子：

from django.db.models import Avg, Sum, Max, Min, Count

# 筛选出价格最高的书籍的,默认聚合值名为 price__max (字段名__聚合函数名)

res = models.Book.objects.aggregate(Max('price'))

也可以为聚合值指定一个名称

# 求书籍总价格,为得到的值取price_sum

res = models.Book.objects.aggregate(price_sum = Sum('price'))

生成多个聚合，aggregate()可添加多个参数

# 查询书籍最高价格、最低价格、价格总和、记录条数、平均价格

res =models.Book.objects.aggregate(

    Max('price'),Min('price'),Sum('price'),Count('price'),Avg('price')

)

六、分组查询

分组查询需要用到annotate()关键字，分组查询一般是和聚合函数连用

 1.统计每一本书的作者个数 书名 和对应的作者人数

res = models.Book.objects.annotate(

    author_num=Count('authors__id')).values('title','author_num')

2.统计出每个出版社卖的最便宜的书的价格  出版社的名字 价格

res = models.Publish.objects.annotate(

    min_price=Min('book__price')).values('name','min_price')

3.统计不止一个作者的图书

res = models.Book.objects.annotate(

   author_num=Count('authors')).filter(author_num__gt=1).values('title','author_num')

4.查询各个作者出的书的总价格，作者名字，总价格

res = models.Author.objects.annotate(

    sum_price=Sum('book__price')).values('name','sum_price')

总结：

1.values在annotate前表示分组，在后表示取值

2.filter在annotate前表示where条件，在后表示having

3.annotate本身表示group by的作用，前面找寻分组依据，内部放置显示可能用到的聚合运算式，后面跟filter来增加限制条件，最后的value来表示分组后想要查找的字段值

七、F查询

F查询：对两个字段的值做比较

F能够获取表中字段所对应的值，F()的实例可以在查询中引用字段，来比较同一个model实例中两个不同字段的值

例子：

# 查询库存大于卖出的书籍

res = models.Book.objects.filter(kun_cun__gt = F('mai_cun')).values('title')

Django支持F()对象之间以及F()对象和常数之间的算术运算和取模的操作

例子：

# 将每本书的价格提升100

res = models.Book.objects.all().update(F('price')+100)

如果要修改char字段的数据，要对字符串进行拼接Concat操作，并且要加上拼接值value

例子：

# 在所有书的名字后面加上“爆款”

from django.db.models.functions import Concat

from django.db.models import Value

res = models.Book.objects.update(title=Concat(F('title'),Value('爆款')))

八、Q查询

filter()等方法进行的是'AND'，更复杂的查询需要Q查询

表示与 & ,或 | ,非 ~

#查询是作者A也或者是作者B的书

Book.object.all().filter(Q(author_name='A')|Q(author_name='B'))

filter()等方法中逗号隔开的条件是 与（and）的关系。

#查询书名是三国演义 and 库存为500的书

res = models.Book.objects.filter(Q(title='三国演义'),Q(kun_cun=500))

#查询书名是三国演义 or 库存为500的书

res = models.Book.objects.filter(Q(title='三国演义')|Q(kun_cun=500))

#查询书名是三国演义 not 库存为500的书

res = models.Book.objects.filter(~Q(title='三国演义')|Q(kun_cun=500))

Q对象高级用法

# 不适用字段名，使用字符串

q = Q() # 实例化一个对象q

q.connector = 'or'  # 默认是and 可以改为or

q.children.append(('title','三国演义'))

q.children.append(('kun_cun__gt', 500))

res = models.Book.objects.filter(q)

九、ORM中的事务操作

9-1. 什么是事务

将多个sql语句操作编程原子性操作，要么同时成功，否则有一个失败则里面回滚到原来的状态，保证数据的完整性和一致性

9-2. 事务的特性（ACID）

  1. 原子性（Atomicity）

    要么都执行，要么都不执行。

    假如我们有个方法中对一个属性进行了N次的更新，但是执行到一半的时候有一个语句有问题出现了异常，这样就可能使得我们上面所说的操作后的点与我们预先的点不同，这不是我们想要的，所以原子性要求你这个方法要么全部执行成功，要么你就别执行。

  2. 一致性（Consistency）

    只有两种状态：提交成功前、提交成功后。不会有中间状态，如修改了一半的。

    原子性中规定方法中的操作都执行或者都不执行，但并没有说要所有操作一起执行（一起更新那就乱套了，要哪个结果？），所以操作的执行也是有先后顺序的，那我们要是在执行一半时查询了数据库，那我们会得到中间的更新的属性？答案是不会的，一致性规定事务提交前后只存在两个状态，提交前的状态和提交后的状态，绝对不会出现中间的状态。

  3. 隔离性（Isolation）

    串行化，使得事务执行不会混乱。

    事务的隔离性基于原子性和一致性，每一个事务可以并发执行，但是他们互不干扰，但是也有可能不同的事务会操作同一个资源，这个时候为了保持隔离性会用到锁方案。

  4. 持久性（Durability）

    事务成功执行后，修改的状态将一直保持。

    当一个事务提交了之后那这个数据库状态就发生了改变，哪怕是提交后刚写入一半数据到数据库中，数据库宕机(死机)了，那当你下次重启的时候数据库也会根据提交日志进行回滚，最终将全部的数据写入。

十， 数据库三大范式

数据库设计范式

什么是范式：简言之就是，数据库设计对数据的存储性能，还有开发人员对数据的操作都有莫大的关系。所以建立科学的，规范的的数据库是需要满足一些

规范的来优化数据数据存储方式。在关系型数据库中这些规范就可以称为范式。

什么是三大范式：

第一范式：当关系模式R的所有属性都不能在分解为更基本的数据单位时，称R是满足第一范式的，简记为1NF。满足第一范式是关系模式规范化的最低要

求，否则，将有很多基本操作在这样的关系模式中实现不了。

第二范式：如果关系模式R满足第一范式，并且R得所有非主属性都完全依赖于R的每一个候选关键属性，称R满足第二范式，简记为2NF。

第三范式：设R是一个满足第一范式条件的关系模式，X是R的任意属性集，如果X非传递依赖于R的任意一个候选关键字，称R满足第三范式，简记为3NF.

注：关系实质上是一张二维表，其中每一行是一个元组，每一列是一个属性

理解三大范式

第一范式

1、每一列属性都是不可再分的属性值，确保每一列的原子性

2、两列的属性相近或相似或一样，尽量合并属性一样的列，确保不产生冗余数据。

如果需求知道那个省那个市并按其分类，那么显然第一个表格是不容易满足需求的，也不符合第一范式。

显然第一个表结构不但不能满足足够多物品的要求，还会在物品少时产生冗余。也是不符合第一范式的。

第二范式

每一行的数据只能与其中一列相关，即一行数据只做一件事。只要数据列中出现数据重复，就要把表拆分开来。

一个人同时订几个房间，就会出来一个订单号多条数据，这样子联系人都是重复的，就会造成数据冗余。我们应该把他拆开来。

这样便实现啦一条数据做一件事，不掺杂复杂的关系逻辑。同时对表数据的更新维护也更易操作。

第三范式

数据不能存在传递关系，即没个属性都跟主键有直接关系而不是间接关系。像：a-->b-->c 属性之间含有这样的关系，是不符合第三范式的。

比如Student表（学号，姓名，年龄，性别，所在院校，院校地址，院校电话）

这样一个表结构，就存在上述关系。 学号--> 所在院校 --> (院校地址，院校电话)

这样的表结构，我们应该拆开来，如下。

（学号，姓名，年龄，性别，所在院校）--（所在院校，院校地址，院校电话）

最后：

三大范式只是一般设计数据库的基本理念，可以建立冗余较小、结构合理的数据库。如果有特殊情况，当然要特殊对待，数据库设计最重要的是看需求跟性能，需求>性能>表结构。所以不能一味的去追求范式建立数据库。

​

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