저는 제 api 중 일부를 대체하기 위해 django-ninja 프레임워크인 django를 사용하고 있습니다(상용구 코드 기반이 되기 때문에 drf로 작성됨). 이제 일부 레거시 API를 변환하는 동안 클라이언트가 문제에 직면하지 않도록 이전 구조를 따라야 합니다. 이것은 단지 뒷이야기입니다.
두 가지 모델이 있습니다.
으아악django Rest 프레임워크 직렬 변환기로 작성된 구조
으아악뷰셋에서는 다음 쿼리셋이 전달됩니다
으아악그래서 django-ninja로 전환하면 스키마 생성에 pydantic을 사용하게 됩니다. 다음과 같은 피단틱 패턴 코드가 있습니다
으아악하지만 보시다시피 drf 직렬 변환기에는 source
的参数,其中source="*"
라는 매개변수가 있습니다. 이는 전체 원본 데이터 세트를 중첩된 필드 직렬 변환기에 전달한다는 의미입니다. pydantic으로 동일한 작업을 수행할 수 있는 옵션이 있습니까?
쿼리 세트 [{author: blog.author, "blog": blog}]
정답
다음 코드를 사용하면 문제가 해결되었습니다.
으아악위 내용은 Pydantic: 전체 데이터세트를 중첩 필드에 전달의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo


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