Django 템플릿 변수 사전 값 조회
Django 템플릿에서 사전 값에 액세스하는 것은 {{ mydict.key1 }} 또는 {{ mydict.key2 } 구문을 사용하여 간단합니다. }. 그러나 루프 변수를 사전 키로 처리하는 경우 기존 접근 방식은 실패합니다.
다음 시나리오를 고려하십시오.
mydict = {"key1":"value1", "key2":"value2"} {% for item in list %} {{ mydict.item.NAME }} # This fails {% endfor %}
위 코드에서 item.NAME은 다음과 같은 루프 변수 역할을 합니다. 속성 NAME. 그러나 mydict.item.NAME은 원하는 결과를 제공하지 않습니다.
이 문제를 극복하기 위해 사용자 정의 템플릿 필터를 생성할 수 있습니다.
from django.template.defaulttags import register ... @register.filter def get_item(dictionary, key): return dictionary.get(key)
get_item 필터는 .get을 사용합니다. () 메소드는 지정된 키와 연관된 값을 검색합니다. 이렇게 하면 키가 없으면 KeyError를 발생시키는 대신 None을 반환합니다.
필터를 사용하려면 다음과 같이 템플릿 코드를 수정하세요.
{{ mydict|get_item:item.NAME }}
위 내용은 Django 템플릿에서 루프 변수를 키로 사용하여 사전 값에 액세스하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.

PythondoesnothaveBuilt-inarrays; Usethearraymoduleformory- 효율적인 호모 유전자 도자기, whilistsareversartileformixedDatatypes.arraysareefficiTiveDatasetsophesAty, whereferfiblityAndareAsiErtouseFormixOrdorSmallerSmallerSmallerSMATASETS.

themoscommonLyusedModuleForraySinisThonisNumpy.1) NumpyProvideseficileditionToolsForArrayOperations, IdealFornumericalData.2) ArrayscanBecreatedUsingnp.array () for1dand2dsuctures.3) Numpyexcelsinlement-wiseOperations Numpyexcelscelslikemea

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.


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