现在让我们来仔细看看这个 queryset 。 大多数通用视图有一个queryset参数,这个参数告诉视图要显示对象的集合。
举一个简单的例子,我们打算对书籍列表按出版日期排序,最近的排在最前:
book_info = { 'queryset': Book.objects.order_by('-publication_date'), } urlpatterns = patterns('', (r'^publishers/$', list_detail.object_list, publisher_info), **(r'^books/$', list_detail.object_list, book_info),** )
这是一个相当简单的例子,但是很说明问题。 当然,你通常还想做比重新排序更多的事。 如果你想要呈现某个特定出版商出版的所有书籍列表,你可以使用同样的技术:
**apress_books = {** **'queryset': Book.objects.filter(publisher__name='Apress Publishing'),** **'template_name': 'books/apress_list.html'** **}** urlpatterns = patterns('', (r'^publishers/$', list_detail.object_list, publisher_info), **(r'^books/apress/$', list_detail.object_list, apress_books),** )
注意 在使用一个过滤的 queryset 的同时,我们还使用了一个自定义的模板名称。 如果我们不这么做,通用视图就会用以前的模板,这可能不是我们想要的结果。
同样要注意的是这并不是一个处理出版商相关书籍的最好方法。 如果我们想要添加另一个 出版商页面,我们就得在URL配置中写URL配置,如果有很多的出版商,这个方法就不能 接受了。

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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