안녕하세요, 저는 Juro입니다. 저는 Django-Components의 관리자 중 한 명입니다. v0.90-0.94 릴리스에서는 JSX/Vue와 유사하게 템플릿의 구성 요소를 훨씬 더 유연하게 사용할 수 있는 기능을 추가했습니다.
(이 정보는 이미 약간 오래된 정보입니다(한 달 전에 공개되었습니다. 최신 버전은 v0.101입니다). JS/CSS 변수, TypeScript 및 Sass, HTML 조각에 대한 지원을 추가하느라 바쁩니다. 흥미로운 내용입니다! 하지만 저는 아직 이 업데이트를 공유하지 않았다는 걸 깨달았습니다!)
어쨌든 다음은 blog_post_props에서 적용된 제목, ID 및 추가 kwargs를 허용하는 blog_post 구성 요소입니다.
{% blog_post title="{{ person.first_name }} {{ person.last_name }}" id="{% random_int 10 20 %}" ...blog_post_props / %}
위의 내용은 여러 기능의 조합입니다.
1. 스스로 닫는 태그:
대신
{% component "my_component" %} {% endcomponent %}
이제 간단히 글을 쓸 수 있습니다
{% component "my_component" / %}
2. 여러 줄 태그:
django_comComponents는 이제 여러 줄 태그를 허용하도록 Django를 자동으로 구성합니다. 따라서 모든 내용을 한 줄에 담는 대신:
{% component "blog_post" title="abcdef..." author="John Wick" date_published="2024-08-28" %} {% endcomponent %}
여러 줄에 걸쳐 표시할 수 있습니다.
{% component "blog_post" title="abcdef..." author="John Wick" date_published="2024-08-28" / %}
3. 스프레드 연산자:
JSX의 ...props 연산자 또는 Vue의 v-bind와 유사하게 이는 props/kwargs를 지정된 위치에 삽입합니다.
그래서
{% component "blog_post" title="abcdef..." author="John Wick" date_published="2024-08-28" / %}
kwargs를 사전에 찾아 적용할 수 있습니다.
# Python props = { "title": "abcdef...", "author": "John Wick", "date_published": "2024-08-28" }
{# Django #} {% component "blog_post" ...props %}
4. 구성 요소 입력의 문자열 리터럴 내부 템플릿 태그:
이제 구성 요소 입력 내에서 템플릿 태그와 필터를 사용할 수 있습니다.
{% component 'blog_post' "As positional arg {# yay #}" title="{{ person.first_name }} {{ person.last_name }}" id="{% random_int 10 20 %}" readonly="{{ editable|not }}" / %}
이렇게 하면 값의 형식을 지정해야 할 때마다 추가 변수를 정의할 필요가 없습니다.
태그가 하나만 있고 그 주위에 추가 텍스트가 없으면 결과가 값으로 전달됩니다. 따라서 "{% random_int 10 20 %}"는 숫자를 전달하고 "{{ editable|not }}"은 부울을 전달합니다.
한 단계 더 나아가 Vue 또는 React와 유사한 경험을 할 수도 있습니다. 여기서는 다음과 유사한 임의의 코드 표현식을 평가할 수 있습니다.
<myform value="{" isenabled inputvalue : null></myform>
이는 템플릿 내에서 Python 표현식을 평가하는 데 사용할 수 있는 expr 태그와 필터를 추가하는 django-expr을 사용하면 가능합니다.
{% component "my_form" value="{% expr 'input_value if is_enabled else None' %}" / %}
5. {% comp_name %} {% endcomp_name %} 및 TagFormatter
지원기본적으로 구성 요소는 구성 요소 태그와 구성 요소 이름을 사용하여 작성됩니다.
{% component "button" href="..." disabled %} Click me! {% endcomponent %}
이제 이를 변경할 수 있습니다(직접 만들 수도 있습니다!).
예를 들어 COMPONENTS.tag_formatter를 "django_comComponents.shorthand_comComponent_formatter"로 설정하면 다음과 같은 구성 요소를 작성할 수 있습니다.
{% button href="..." disabled %} Click me! {% endbutton %}
앞으로 더 많은 기능이 추가될 예정이므로 django-com넌트를 꼭 사용해 보세요!
위 내용은 django-comComponents v 템플릿은 이제 Vue 또는 React와 동일합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

파이썬에서 공장 패턴을 구현하면 통합 인터페이스를 만들어 다양한 유형의 객체를 생성 할 수 있습니다. 특정 단계는 다음과 같습니다. 1. 차량, 자동차, 비행기 및 기차와 같은 기본 클래스 및 여러 상속 클래스를 정의하십시오. 2. 공장 클래스 VehicleFactory를 생성하고 Create_vehicle 메소드를 사용하여 유형 매개 변수에 따라 해당 객체 인스턴스를 반환합니다. 3. my_car = factory.create_vehicle ( "car", "tesla")과 같은 공장 클래스를 통해 객체를 인스턴스화하십시오. 이 패턴은 코드의 확장 성과 유지 가능성을 향상 시키지만 복잡성에주의를 기울여야합니다.

Python에서 R 또는 R 접두사는 원래 문자열을 정의하고 모든 탈출 된 문자를 무시하고 문자열을 문자 그대로 해석하게하는 데 사용됩니다. 1) 탈출 캐릭터의 오해를 피하기 위해 정규 표현 및 파일 경로를 처리하는 데 적용됩니다. 2) 라인 브레이크와 같은 탈출 된 캐릭터를 보존 해야하는 경우에는 적용되지 않습니다. 예상치 못한 출력을 방지하기 위해 사용할 때는 신중한 점검이 필요합니다.

파이썬에서 __del__ 방법은 자원을 정리하는 데 사용되는 물체의 소멸자입니다. 1) 불확실한 실행 시간 : 쓰레기 수집 메커니즘에 의존합니다. 2) 순환 참조 : 약점을 사용하여 신속하게 호출을 할 수없고 처리 할 수 없을 수 있습니다. 3) 예외 처리 : __del__에 던져진 예외는 Try-excrect 블록을 사용하여 무시하고 캡처 할 수 있습니다. 4) 자원 관리를위한 모범 사례 : 자원을 관리하기 위해 진술 및 상황 관리자와 함께 사용하는 것이 좋습니다.

POP () 함수는 파이썬에서 사용하여 목록에서 요소를 제거하고 지정된 위치를 반환합니다. 1) 인덱스가 지정되지 않은 경우 POP ()는 기본적으로 목록의 마지막 요소를 제거하고 반환합니다. 2) 인덱스를 지정할 때 POP ()는 인덱스 위치에서 요소를 제거하고 반환합니다. 3) 색인 오류, 성능 문제, 대체 방법 및 사용 시점에주의를 기울이십시오.

Python은 주로 이미지 처리를 위해 두 개의 주요 라이브러리 베개 및 OpenCV를 사용합니다. 베개는 워터 마크 추가와 같은 간단한 이미지 처리에 적합하며 코드는 간단하고 사용하기 쉽습니다. OpenCV는 복잡한 이미지 처리 및 Edge Detection과 같은 컴퓨터 비전에 적합하지만 성능이 뛰어나지 만 메모리 관리에 대한 관심이 필요합니다.

Python에서 PCA 구현은 수동으로 코드를 작성하거나 Scikit-Learn 라이브러리를 사용하여 수행 할 수 있습니다. 수동으로 PCA를 구현하려면 다음 단계가 포함됩니다. 1) 데이터 중앙 집중화, 2) 공분산 매트릭스 계산, 3) 고유 값 및 고유 벡터 계산, 4) 주요 구성 요소를 정렬하고 선택하고 5) 데이터를 새 공간에 투사하십시오. 수동 구현은 알고리즘을 깊이 이해하는 데 도움이되지만 Scikit-Learn은보다 편리한 기능을 제공합니다.

파이썬에서 로그를 계산하는 것은 매우 간단하지만 흥미로운 것입니다. 가장 기본적인 질문부터 시작하겠습니다 : 파이썬에서 로그를 계산하는 방법은 무엇입니까? Python에서 로그를 계산하는 기본 방법 Python의 수학 모듈은 로그를 계산하기위한 기능을 제공합니다. 간단한 예를 들어 보자 : importmath# 자연 로그를 계산한다 (기본은 e) x = 10natural_log = math.log (x) print (f "자연 로그 ({x}) = {natural_log}")# base 10 log_base_10 = math.log10 (x) pri가있는 로그를 계산합니다.

파이썬에서 선형 회귀를 구현하기 위해 여러 관점에서 시작할 수 있습니다. 이것은 단순한 기능 호출 일뿐 만 아니라 통계, 수학적 최적화 및 기계 학습의 포괄적 인 적용을 포함합니다. 이 과정에 깊이있게 다이빙합시다. 파이썬에서 선형 회귀를 구현하는 가장 일반적인 방법은 쉽고 효율적인 도구를 제공하는 Scikit-Learn 라이브러리를 사용하는 것입니다. 그러나 선형 회귀의 원리와 구현 세부 사항에 대해 더 깊이 이해하려면 선형 회귀 알고리즘을 처음부터 작성할 수도 있습니다. Scikit-Learn의 선형 회귀 구현은 Scikit-Learn을 사용하여 선형 회귀의 구현을 캡슐화하여 쉽게 모델링하고 예측할 수 있습니다. 다음은 SC를 사용합니다


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