entry_date に従って小さいものから大きいものまでデータをクエリします。これは次のように記述できます:
Content.objects.order_by('entry_date')
大きいものから小さいものへ並べ替えます:
Content.objects.order_by('-entry_date')
以下では他のタイプの並べ替えを紹介します
ランダムな並べ替え:
Content.objects.order_by('?')
ただし order_by(?) thisこの方法はバックエンド データベースによって異なり、高価で時間がかかる場合があります。
リレーショナル テーブルのフィールドで並べ替えます
class Category(Base): code = models.CharField(primary_key=True,max_length=100) title = models.CharField(max_length = 255) class Content(Base): title = models.CharField(max_length=255) description = models.TextField() category = models.ForeignKey(Category, on_delete=models.CASCADE)
# 按照Category的字段code,对Content进行排序,只需要外键后加双下划线 Content.objects.order_by('category__title') # 如果只是按照外键来排序,会默认按照关联的表的主键排序 Content.objects.order_by('category') # 上面等价于 Content.objects.order_by('category__code') # 双下划线返回的是join后的结果集,而单下划线返回的是单个表的集合 Content.objects.order_by('category_title')
注: 単一アンダースコアであっても二重アンダースコアであっても、フロントエンドで {{ content.category.title }} を使用してリレーショナル テーブルのデータを取得できます。 。
【おすすめ関連チュートリアル】
2.以上がDjango がデータベースにクエリを実行するときのさまざまな種類の並べ替えの導入の詳細内容です。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。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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