Abfrageobjekte nach Datumsbereich in Django filtern
Bei der Arbeit mit Django-Modellen, die Datumsfelder enthalten, ist es häufig erforderlich, Objekte basierend zu filtern in einem bestimmten Datumsbereich. Dadurch können Sie nur die Objekte abrufen, die in einen bestimmten Zeitraum fallen.
Problem:
Betrachten Sie das folgende Modell mit einem Datumsfeld:
<code class="python">class Sample(models.Model): date = fields.DateField(auto_now=False)</code>
Wie können Sie die Objekte dieses Modells filtern, um nur diejenigen mit Daten zwischen dem 1. Januar 2011 und dem 31. Januar 2011 einzuschließen?
Lösung:
Um Objekte nach einem Datumsbereich zu filtern, verwenden Sie den Bereichsfilter in Kombination mit dem Feld, das Sie filtern möchten:
<code class="python">Sample.objects.filter(date__range=["2011-01-01", "2011-01-31"])</code>
Alternative zur monatlichen Filterung:
Wenn Sie Objekte nur nach Monat filtern müssen, können Sie die folgende Syntax verwenden:
<code class="python">Sample.objects.filter(date__year='2011', date__month='01')</code>
Bereichsenden ausschließen:
Wenn Sie möchten Wenn Sie die angegebenen Bereichsenden ausschließen möchten, sollten Sie die Verwendung der Filter „gt“ (größer als) und „lt“ (kleiner als) in Betracht ziehen, wie von Bernhard Vallant in der Bearbeitung vorgeschlagen:
<code class="python">Sample.objects.filter(date__gt="2011-01-01", date__lt="2011-01-31")</code>
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie filtere ich Django-Objekte nach einem Datumsbereich?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die Gründe, warum Python -Skripte auf UNIX -Systemen nicht ausgeführt werden können, sind: 1) unzureichende Berechtigungen unter Verwendung von chmod xyour_script.py zur Erteilung von Ausführungsberechtigungen; 2) Falsche oder fehlende Shebang -Linie, Sie sollten #!/Usr/bin/envpython verwenden; 3) In falsche Einstellungen für die Umgebungsvariablen können Sie os.Environ -Debugging drucken. 4) Mit der falschen Python -Version können Sie die Version in der Shebang -Zeile oder der Befehlszeile angeben. 5) Abhängigkeitsprobleme unter Verwendung der virtuellen Umgebung, um Abhängigkeiten zu isolieren; 6) Syntaxfehler, verwenden Sie Python-Mpy_CompileYour_Script.py, um zu erkennen.

Die Verwendung von Python -Arrays eignet sich besser für die Verarbeitung großer Mengen von numerischen Daten als für Listen. 1) Arrays speichern mehr Speicher, 2) Arrays sind schneller nach numerischen Werten, 3) Konsistenz vom Arrays Kraftstyp, 4) Arrays sind mit C -Arrays kompatibel, sind jedoch nicht so flexibel und bequem wie Listen.

Listen besser voreflexibilität undmixdatatatypen, während Datensätze der überlegenen sumerischen Berechnungen sandlastete

NumpymanageMemoryforlargearrayseffictionlyusingViews, Kopien und Memory-Made.1) ViewsAllowsLicing Mit Outcopying, direktModifizierende Theoriginalarray.2) CopieScanbecreated withthecopy () methodeChoperingdata.3) Memory-Maddscanbeed-medellessive-made-mapedFileshandleshandLessive-massessive-massessiva

ListsinpythondonotRequireMportingamodule, whilearRays aus der FROMTHEARRAYMODULEDONEDANIMIMPORT.1) listet zur Verfügung gestellt.

PythonlistscanstoreanyDatatype, ArrayModulearraysStoreOnetype und NumpyarraysarefornumericalComputations.1) listet dieArversatile-memory-effizient.2) Arraymodulenarraysalememory-effizientforhomogeneData.3) Numpharraysareoptional-EffictionhomogenInData.3) nummodulenarraysoptionalinformanceIntata.3) nummodulearraysoptionalinformanceIntata.3) NumpharraysareoPresopplowancalinScesDataa.3) NumpharraysoePerformance

Wenn SietostoreavalueOfThewrongdatatypeinapythonarray, touencounteratypeerror.Thissisdustuetothearraymodules -SstrictTypeNeen -Forcortion, welche

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.


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