现在是好时机来指出Django和URL配置背后的哲学: 松耦合 原则。 简单的说,松耦合是一个 重要的保证互换性的软件开发方法。
Django的URL配置就是一个很好的例子。 在Django的应用程序中,URL的定义和视图函数之间是松 耦合的,换句话说,决定URL返回哪个视图函数和实现这个视图函数是在两个不同的地方。 这使得 开发人员可以修改一块而不会影响另一块。
例如,考虑一下current_datetime视图。 如果我们想把它的URL 从原来的 /time/ 改变到 /currenttime/ ,我们只需要快速的修改一下URL配置即可, 不用担心这个函数的内部实现。 同样的,如果我们想要修改这个函数的内部实现也不用担心会影响 到对应的URL。
此外,如果我们想要输出这个函数到 一些 URL, 我们只需要修改URL配置而不用 去改动视图的代码。 在这个例子里,current_datetime被两个URL使用。 这是一个故弄玄虚的例子,但这个方法迟早会用得上。
urlpatterns = patterns('', ('^hello/$', hello), ('^time/$', current_datetime), ('^another-time-page/$', current_datetime), )

다음 단계를 통해 Numpy를 사용하여 다차원 배열을 만들 수 있습니다. 1) Numpy.array () 함수를 사용하여 NP.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]과 같은 배열을 생성하여 2D 배열을 만듭니다. 2) np.zeros (), np.ones (), np.random.random () 및 기타 함수를 사용하여 특정 값으로 채워진 배열을 만듭니다. 3) 서브 어레이의 길이가 일관되고 오류를 피하기 위해 배열의 모양과 크기 특성을 이해하십시오. 4) NP.Reshape () 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경하십시오. 5) 코드가 명확하고 효율적인지 확인하기 위해 메모리 사용에주의를 기울이십시오.

BroadcastingInnumpyIsamethodtoperformoperationsonArraysoffferentShapesByAutomicallyAligningThem.itsimplifiesCode, enourseadability, andboostsperformance.here'showitworks : 1) smalraysarepaddedwithonestomatchdimenseare

forpythondatastorage, chooselistsforflexibilitywithmixeddatatypes, array.arrayformemory-effic homogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatilebutlessefficipforlargenumericaldatasets.arrayoffersamiddlegro

pythonlistsarebetterthanarraysformanagingDiversEdatatypes.1) 1) listscanholdementsofdifferentTypes, 2) thearedynamic, weantEasyAdditionSandremovals, 3) wefferintufiveOperationsLikEslicing, but 4) butiendess-effectorlowerggatesets.

toaccesselementsInapyThonArray : my_array [2] AccessHetHirdElement, returning3.pythonuseszero 기반 인덱싱 .1) 사용 positiveAndnegativeIndexing : my_list [0] forthefirstelement, my_list [-1] forstelast.2) audeeliciforarange : my_list

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