比如说你有匹配某个模式的一堆视图,以及一个并不匹配这个模式但视图逻辑是一样的URL。 这种情况下,你可以通过向同一个视图传递额外URLconf参数来伪造URL值的捕捉。
例如,你可能有一个显示某一个特定日子的某些数据的应用,URL类似这样的:
/mydata/jan/01/ /mydata/jan/02/ /mydata/jan/03/ # ... /mydata/dec/30/ /mydata/dec/31/
这太简单了,你可以在一个URLconf中捕捉这些值,像这样(使用命名组的方法):
urlpatterns = patterns('', (r'^mydata/(?P<month>\w{3})/(?P<day>\d\d)/$', views.my_view), )
然后视图函数的原型看起来会是:
def my_view(request, month, day): # ....
这种解决方案很直接,没有用到什么你没见过的技术。 当你想添加另外一个使用 my_view 视图但不包含month和/或者day的URL时,问题就出现了。
比如你可能会想增加这样一个URL, /mydata/birthday/ , 这个URL等价于 /mydata/jan/06/ 。这时你可以这样利用额外URLconf参数:
urlpatterns = patterns('', (r'^mydata/birthday/$', views.my_view, {'month': 'jan', 'day': '06'}), (r'^mydata/(?P<month>\w{3})/(?P<day>\d\d)/$', views.my_view), )
在这里最帅的地方莫过于你根本不用改变你的视图函数。 视图函数只会关心它 获得 了 参数,它不会去管这些参数到底是捕捉回来的还是被额外提供的。month和day

SlicingaPythonlistisdoneusingthesyntaxlist[start:stop:step].Here'showitworks:1)Startistheindexofthefirstelementtoinclude.2)Stopistheindexofthefirstelementtoexclude.3)Stepistheincrementbetweenelements.It'susefulforextractingportionsoflistsandcanuseneg

numpyallowsforvariousoperationsonArrays:1)basicarithmeticlikeaddition,减法,乘法和division; 2)evationAperationssuchasmatrixmultiplication; 3)element-wiseOperations wiseOperationswithOutexpliitloops; 4)

Arresinpython,尤其是Throughnumpyandpandas,weessentialFordataAnalysis,offeringSpeedAndeffied.1)NumpyArseNable efflaysenable efficefliceHandlingAtaSetSetSetSetSetSetSetSetSetSetSetsetSetSetSetSetsopplexoperationslikemovingaverages.2)

列表sandnumpyArraysInpyThonHavedIfferentMemoryfootprints:listSaremoreFlexibleButlessMemory-效率,而alenumpyArraySareSareOptimizedFornumericalData.1)listsStorReereReereReereReereFerenceStoObjects,withoverHeadeBheadaroundAroundaroundaround64bytaround64bitson64-bitsysysysyssyssyssyssyssyssysssys2)

toensurepythonscriptsbehavecorrectlyacrycrossdevelvermations,登台和生产,USETHESTERTATE:1)Environment varriablesforsimplesettings,2)configurationFilesForefilesForcomPlexSetups,3)dynamiCofforAdaptapity.eachmethodofferSuniquebeneiquebeneiquebeneniqueBenefitsaniqueBenefitsandrefitsandRequiresandRequireSandRequireSca

Python列表切片的基本语法是list[start:stop:step]。1.start是包含的第一个元素索引,2.stop是排除的第一个元素索引,3.step决定元素之间的步长。切片不仅用于提取数据,还可以修改和反转列表。

ListSoutPerformarRaysin:1)DynamicsizicsizingandFrequentInsertions/删除,2)储存的二聚体和3)MemoryFeliceFiceForceforseforsparsedata,butmayhaveslightperformancecostsinclentoperations。

toConvertapythonarraytoalist,usEthelist()constructororageneratorexpression.1)intimpthearraymoduleandcreateanArray.2)USELIST(ARR)或[XFORXINARR] to ConconverTittoalist,请考虑performorefformanceandmemoryfformanceandmemoryfformienceforlargedAtasetset。


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