この記事では主にPythonの再帰クエリメニューを紹介し、それをJSONのサンプルに変換します。興味のある方は参考にしてください。
最近、Python でメニューを書く必要がありましたが、完了するまでに 2 ~ 3 日かかりました。今はそれをここに記録し、必要な友人がそこから学ぶことができます。
注: この記事では、実行不可能な完全なコードを引用しています。コードの重要な部分のみを抜粋しています
環境
データベース: mysql
Python: 3.6
T有能な構造
CREATE TABLE `tb_menu` ( `id` varchar(32) NOT NULL COMMENT '唯一标识', `menu_name` varchar(40) DEFAULT NULL COMMENT '菜单名称', `menu_url` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '菜单链接', `type` varchar(1) DEFAULT NULL COMMENT '类型', `parent` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '父级目录id', `del_flag` varchar(1) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '删除标志 0:不删除 1:已删除', `create_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间', PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='菜单表';
Pythonコード
Menuオブジェクト、サブメニューリスト「subMenus」への参照があります、タイプはlistです
コアコード
def set_subMenus(id, menus): """ 根据传递过来的父菜单id,递归设置各层次父菜单的子菜单列表 :param id: 父级id :param menus: 子菜单列表 :return: 如果这个菜单没有子菜单,返回None;如果有子菜单,返回子菜单列表 """ # 记录子菜单列表 subMenus = [] # 遍历子菜单 for m in menus: if m.parent == id: subMenus.append(m) # 把子菜单的子菜单再循环一遍 for sub in subMenus: menus2 = queryByParent(sub.id) # 还有子菜单 if len(menus): sub.subMenus = set_subMenus(sub.id, menus2) # 子菜单列表不为空 if len(subMenus): return subMenus else: # 没有子菜单了 return None
テストメソッド
def test_set_subMenus(self): # 一级菜单 rootMenus = queryByParent('') for menu in rootMenus: subMenus = queryByParent(menu.id) menu.subMenus = set_subMenus(menu.id, subMenus)
準備 注: 基本的なプロセスは次のとおりです。まず最初のレベルのメニューをクエリし、次にそのレベルのメニューの ID とこのレベルのメニューのサブメニュー リストを set_subMenus メソッドに渡し、下位レベルのメニューを再帰的に設定します。サブメニュー リスト
は、このメニューのすべてのサブメニューのクエリをサポートします。 Null 文字を渡すと、クエリはルート ディレクトリから開始されます
「rootMenus」オブジェクトで、完全なメニュー ツリー構造を確認できます
Json に変換します
私が使用する ORM フレームワークは次のとおりです: sqlalchemy,データベースから直接クエリされた Menu オブジェクトは、Json に変換されるときにエラーを報告します。 Menu オブジェクトを Dto オブジェクトに変換するには、DTO クラスを再定義する必要があります。
menudto
so、再帰的にサブメナスを設定する方法は再定義されます
note:submenusサブメニューがない場合、「サブメナス」属性、それ以外の場合はnull値を削除しますJsonに変換すると表示されます
model_list_2_dto_listメソッドでMenuリストをMenuDtoリストに変換できます
to_pinyinは中国語の文字をピンインに変換するメソッドですここでは特に注意する必要はありません
- Json を返す View レイヤーのメソッド
class MenuDto(): def __init__(self, id, menu_name, menu_url, type, parent, subMenus): super().__init__() self.id = id self.menu_name = menu_name self.menu_url = menu_url self.type = type self.parent = parent self.subMenus = subMenus def __str__(self): return '%s(id=%s,menu_name=%s,menu_url=%s,type=%s,parent=%s)' % ( self.__class__.__name__, self.id, self.menu_name, self.menu_url, self.type, self.parent) __repr = __str__注: json と Python の辞書の意味は似ています。最終的に json がページに返されるときは、 json_dict メソッドを使用してそれを変換する必要があります。 dict 型を最初に指定します。それ以外の場合、返される文字列には "" が含まれます
以上がPythonの再帰クエリメニューの詳細説明とJSONへの変換サンプルコードの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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