Django 쿼리 개체를 날짜 범위별로 필터링
Django 모델을 사용할 때 날짜 범위별로 쿼리 개체를 필터링하는 것은 일반적인 작업입니다. 이를 달성하려면 Django에 내장된 날짜 범위 기능을 활용할 수 있습니다.
질문에서 언급한 것과 유사한 모델을 고려해 보겠습니다.
<code class="python">class Sample(models.Model): date = fields.DateField(auto_now=False)</code>
다음과 같은 개체를 필터링해야 한다고 가정해 보겠습니다. 2011년 1월 1일부터 2011년 1월 31일 사이의 날짜와 같이 특정 날짜 범위 내에 속합니다. 이를 수행하는 방법은 다음과 같습니다.
<code class="python">Sample.objects.filter(date__range=["2011-01-01", "2011-01-31"])</code>
이 쿼리는 __range 조회를 사용하여 날짜를 지정합니다. 샘플 개체의 날짜 필드가 속하는 범위.
또는 개체를 월별로 필터링하려면 다음 구문을 사용할 수 있습니다.
<code class="python">Sample.objects.filter(date__year='2011', date__month='01')</code>
이 쿼리는 모든 개체를 필터링합니다. 날짜가 2011년 1월인 개체입니다.
범위 끝 제외
위 쿼리에는 범위 끝(예: 2011년 1월 1일과 2011년 1월 31일)이 포함되어 있습니다. 첫 번째 예). 이러한 범위 끝을 제외해야 하는 경우 답변 편집에서 Bernhard Vallant가 제안한 대로 __gt(보다 큼) 및 __lt(보다 작음) 조회를 사용할 수 있습니다.
<code class="python">Sample.objects.filter(date__gt="2011-01-01", date__lt="2011-01-31")</code>
이 쿼리 필터 날짜가 2011년 1월 1일보다 크고 2011년 1월 31일보다 작은 모든 개체는 사실상 범위 종료를 제외합니다.
위 내용은 날짜 범위별로 Django 쿼리 개체를 필터링하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

pythonlistsareimplementedesdynamicarrays, notlinkedlists.1) thearestoredIntIguousUousUousUousUousUousUousUousUousUousInSeripendExeDaccess, LeadingSpyTHOCESS, ImpactingEperformance

PythonoffersfourmainmethodstoremoveElementsfromalist : 1) 제거 (값) 제거 (값) removesthefirstoccurrencefavalue, 2) pop (index) 제거 elementatAspecifiedIndex, 3) delstatemeveselementsByindexorSlice, 4) RemovesAllestemsfromTheChmetho

Toresolvea "permissionDenied"오류가 발생할 때 오류가 발생합니다.

arraysarecrucialinpythonimageProcessingAstheyenableantureficient -manipulationand analysysofimagedata.1) ImagesAreconTortonumpyArrays, withGrayScaleImages2DarraysAndColorImagesS3darrays.2) arraysallowforvectorizedoperations, inablingastAdmentments bri

ArraysareSareSareStificerTanlistSforoperationsbenefitingfrom DirectMemoryAccessandfixed-sizestructures.1) AccessingElements : ArraysprovideConstant-timeaccessduetocontiguousUousUousSougues.2) 반복 : ArraysleAgeCachelocalityFasterItertion.3) Mem

ArraysareBetterForElement-WiseOperationsDuetOfasterAcccessandoptimizedimmentations.1) ArraysHaveCecontIguousMemoryFordirectAccess, 향상

Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Python에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.


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