


Comment récupérer les valeurs de requête GET dans Django
Dans Django, l'extraction des valeurs de requête GET de l'objet HttpRequest peut être effectuée sans l'utilisation de externe bibliothèques.
Problème :
L'accès aux paramètres GET à partir de l'URL à l'aide de la propriété HttpRequest.GET entraîne un objet QueryDict vide.
Solution :
Pour récupérer les valeurs de la requête GET directement à partir de HttpRequest, utilisez ce qui suit syntaxe :
request.GET.get('parameter_name', 'default_value')
- Remplacez 'parameter_name' par le paramètre GET souhaité.
- 'default_value' est facultatif et spécifie la valeur à renvoyer si le paramètre est introuvable.
Exemple :
Pour récupérer le Paramètre 'q' de l'URL "domain/search/?q=haha":
q_value = request.GET.get('q', 'default')
La variable 'q_value' contiendra désormais la valeur 'haha'.
Remarque pour la configuration de l'URL :
Si les paramètres GET sont capturés à l'aide d'expressions régulières dans l'URLconf, ils sont transmis à la fonction d'affichage associée en tant qu'arguments ou arguments nommés. Les captures d'expressions régulières sont disponibles dans ces fonctions.
Par exemple, considérons la configuration d'URL suivante :
(r'^user/(?P<username>\w{0,50})/$', views.profile_page),</username>
Dans vues.py, la fonction d'affichage profile_page ressemblerait à ceci :
def profile_page(request, username): # View logic goes here
Dans ce cas, le paramètre GET 'username' est passé comme argument 'username' à la fonction profile_page.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Les raisons pour lesquelles les scripts Python ne peuvent pas fonctionner sur les systèmes UNIX incluent: 1) des autorisations insuffisantes, en utilisant Chmod xyour_script.py pour accorder des autorisations d'exécution; 2) Ligne Shebang incorrecte ou manquante, vous devez utiliser #! / Usr / bin / enwpython; 3) Paramètres de variables d'environnement incorrectes, vous pouvez imprimer OS.environ Debogging; 4) En utilisant la mauvaise version Python, vous pouvez spécifier la version sur la ligne Shebang ou la ligne de commande; 5) Problèmes de dépendance, en utilisant un environnement virtuel pour isoler les dépendances; 6) Erreurs de syntaxe, utilisez python-mpy_compileyour_script.py pour détecter.

L'utilisation de tableaux Python est plus adapté au traitement de grandes quantités de données numériques que les listes. 1) Les tableaux économisent plus de mémoire, 2) les tableaux sont plus rapides pour fonctionner par des valeurs numériques, 3) la cohérence de type de force des tableaux, 4) Les tableaux sont compatibles avec les tableaux C, mais ne sont pas aussi flexibles et pratiques que les listes.

Listes sont une meilleure ancêtres et des datatatates de mix

NumpyManagesMemoryForLargeArraySEfficientlyUsingViews, Copies andMemory-MapyPiles.1) Vues Allowcing withoutcopy

ListSinpythondonoTequireImporttingAmodule, tandis que les listes de la part de la variation de la daymoduleeeedanimport.1)

PythonlistScanstoreanyDatatype, ArrayModulearRaySstoreOneType, et NumpyArraysArnumericalComptations.1) ListesaSaSatilebutlessmemory-Efficient.2) NumpyArraySareMory-EfficientForHomoGeneousData.3)

Lorsque vous vous assumez de la valeur de la valeur de la datyypie de la datyylethonarray.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.


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