하향면是一对다양한 유형의 유형
class Cats(models.Model):
#...
catnum = models.IntegerField(unique=True )
#...
class Items(models.Model):
catid = models.ForeignKey(Cats, to_field= 'catnum', db_column='catid')
#...
에 의해 시작된 스레드에서 처리되지 않은 예외(가장 최근 호출 마지막):
파일 “c:python27libsite-packagesdjangocoremanagementcommandsrunserver.py”, line 48, in inner_run
self.validate(display_num_errors=True)
파일 “c:python27libsite-packagesdjangocoremanagementbase.py”, line 253, 검증
raise CommandError(“하나 이상의 모델이 검증되지 않았습니다:n%s” % error_text)
django.core.management.base.CommandError: 하나 이상의 모델이 검증되었습니다 유효성 검사 안 됨:
beauty.items: 'catid' 필드의 역방향 쿼리 이름이 'Cats.items' 필드와 충돌합니다. 'catid'에 대한 definit
이온에 관련_이름 인수를 추가합니다.
发生的错误大概意思是要增加一个lated_name参数,所以Items模型改为
클래스 항목(models.Model):
catid = models.ForeignKey(Cats, to_field='catnum', db_column='catid', 관련_name='catid')
#...

PythonArraysSupportVariousOperations : 1) SlicingExtractsSubsets, 2) 추가/확장 어드먼트, 3) 삽입 값 삽입 ATSpecificPositions, 4) retingdeletesElements, 5) 분류/ReversingChangesOrder 및 6) ListsompectionScreateNewListSbasedOnsistin

NumpyArraysareSentialplosplicationSefficationSefficientNumericalcomputationsanddatamanipulation. Theyarcrucialindatascience, MachineLearning, Physics, Engineering 및 Financeduetotheiribility에 대한 handlarge-scaledataefficivally. forexample, Infinancialanyaly

UseanArray.ArrayOveralistInpyThonWhendealingwithhomogeneousData, Performance-CriticalCode, OrinterFacingwithCcode.1) HomogeneousData : ArraysSaveMemorywithtypepletement.2) Performance-CriticalCode : arraysofferbetterporcomanceFornumericalOperations.3) Interf

아니요, NOTALLLISTOPERATIONARESUPPORTEDBYARRARES, andVICEVERSA.1) ArraySDONOTSUPPORTDYNAMICOPERATIONSLIKEPENDORINSERTWITHUTRESIGING, WHITHIMPACTSPERFORMANCE.2) ListSDONOTEECONSTANTTIMECOMPLEXITEFORDITITICCESSLIKEARRAYSDO.

ToaccesselementsInapyThonlist, 사용 인덱싱, 부정적인 인덱싱, 슬라이스, 오리 화.

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기


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