概念层面
概括
Django是属于MVC的Web框架。
Model:负责与数据库打交道
View:负责获取或者增强从Models得到的数据
Controller:这是Django本身
Project与App的区别
Project:提供各种配置文件 App:功能的结合,包括Model和view,需要在根目录下添加”__init__.py”,使得Python可以识别
ManyToMany与ForeignKey的区别
ForeignKey例子:
员工打卡上班的记录——员工可有多次打卡记录,但是一次刷卡记录只能有单一员工属性(一对多)
ManyToMany例子:
一篇文章可以有多个标签,而一个标签对应的文章也可以是多篇的(多对多)
ManyToMany还有一种特殊的结构,非常类似Twitter的Follow。
假设 A Follow了 B,但是B并没有Follow A,他们之间的Follow是不对等的,要实现这种关系,要在Meta里面设置symetric=False
SexyCode
这是我理解后觉得“性感到死”的一些代码:
lambda x, y: x+y
Lambda其实和JS中的匿名函数有这异曲同工的作用,嫌起名麻烦,就丢进去,Lambda默认返回里面的值,所以不需要return
map(lambda x: x+1, [1,2,3]) #得到[2,3,4]
也就是每个都执行一次前面的函数
reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3]) #得到6
也就是每个都和之前的元素执行一次操作
[i for i in xrange(0,100) if i%2==0]
得到100以下所有偶数。学术上叫“列表推导”,但在现实案例中是遍历的好工具。
Q(**{key:value})
我在培训的时候,学到的是Q、F这两个Django函数是不接受字符串的,即 Q("abc=1") 是不能接受的。但是这段代码性感之处就是彻底摆脱了这条束缚(其实就是重写了keyword对),可以随意构造你喜欢的查询段,这在构造搜索功能时十分有用。比如:
q_dict = reduce(lambda x,y: x&y, [ Q(**{"%s__slug_name" % taxonomy:request.GET.get(taxonomy)} ) for taxonomy in request.GET.keys() if taxonomy in SEARCHABLE_LIST ]) @property
这个@符号的用法叫“修饰器”,个人感觉这是python比其他语言优美的地方,如何构造修饰器的话,还是看文档的好。这里只是说在class中使用 @property 的话,这个函数就自动地变成class的属性了,这和js的set、get很像
super超类的使用,super一出,继承的子class一概不执行自身的函数,而是执行super指定的函数
annotate和aggregate。这两个家伙在构造新的query_set时非常有用。比如要统计出一台电脑的总价时,在ComputerManager里面使用
def get_query_set(self): query_set = super(ComputerManager, self).get_query_set() query_set = query_set.annotate(price=Sum('devices__price'))
这样,每台电脑就有了总价格。这在构造商品集的时候很方便,但是admin.py的编写就略显罗嗦了。
Error集
取出数据时:XXManager object is not iterable
这是因为Django不会在执行代码过程中得出SQL语句并查询(所以想获得Sql语句也是不可能的)。所以需要使用.get(),.all(),.filter来获得真正的数据实体

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

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10 시간 이내에 컴퓨터 초보자 프로그래밍 기본 사항을 가르치는 방법은 무엇입니까? 컴퓨터 초보자에게 프로그래밍 지식을 가르치는 데 10 시간 밖에 걸리지 않는다면 무엇을 가르치기로 선택 하시겠습니까?

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