> django管理面板:一种仅阅读数据管理方法
> Django Admin面板提供了用于管理模型,数据和用户的用户友好接口。 它的内置搜索和过滤功能非常方便。但是,有时限制对特定模型或字段的编辑访问至关重要。 当需要维护数据完整性,防止意外修改或面板仅用于数据查看时,尤其如此。
一个实践示例>最近,客户需要一个解决方案,以查看,过滤和呼唤从外部网站上刮除的数据 - 特别是跟踪新的属性列表。 Django提供了一个优雅的解决方案,允许数据管理无需自定义页面创建。 下面的
是说明实现的屏幕截图:
管理面板概述:
此视图仅显示导入/导出选项; 直接在管理面板中添加或编辑数据是不可能的。
>个人条目页面:
同样,单个属性页面以仅阅读模式显示,缺少任何编辑功能。
>
1。模型定义>用于存储刮擦属性数据的核心模型:
2。自定义管理面板(
)禁用编辑,覆盖
from django.db import models class Property(models.Model): name = models.CharField(max_length=255) price = models.IntegerField() location = models.CharField(max_length=255) date_listed = models.DateField() def __str__(self): return self.name和
>>>文件中的方法:admin.py
>
>基础类(has_add_permission
)在这里用于管理has_change_permission
用于增强的数据表示。admin.py
from django.contrib import admin from .models import Property class ReadOnlyAdmin(admin.ModelAdmin): list_display = ('name', 'price', 'location', 'date_listed') def has_add_permission(self, request): return False def has_change_permission(self, request, obj=None): return False admin.site.register(Property, ReadOnlyAdmin)
这种方法实现了:ReadOnlyAdmin
list_display
删除“添加”按钮:
添加新条目的选项已完全从管理接口中删除。
- >仅阅读条目页面:
- 单击现有条目在只读视图中打开它,没有保存按钮。
> 此设置是数据显示至关重要的方案,并且编辑或添加条目是不必要的或可能有问题的。 - 数据完整性:防止意外修改外部来源的数据(例如,通过抓取或 API)。
- 参考数据的只读视图:非常适合在分析仪表板、属性列表或日志等应用程序中查看和过滤数据。
只读管理面板的好处
结论
在 Django Admin 中禁用编辑非常简单,并且对于保护数据和提供安全的只读访问非常有益。 通过执行以下步骤,您可以快速创建安全的只读管理面板。
保持联系 - @syedamahamfahim ?
以上是如何在Django管理面板中禁用管理编辑的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Pythonarrayssupportvariousoperations:1)Slicingextractssubsets,2)Appending/Extendingaddselements,3)Insertingplaceselementsatspecificpositions,4)Removingdeleteselements,5)Sorting/Reversingchangesorder,and6)Listcomprehensionscreatenewlistsbasedonexistin

NumPyarraysareessentialforapplicationsrequiringefficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.Theyarecrucialindatascience,machinelearning,physics,engineering,andfinanceduetotheirabilitytohandlelarge-scaledataefficiently.Forexample,infinancialanaly

useanArray.ArarayoveralistinpythonwhendeAlingwithHomeSdata,performance-Caliticalcode,orinterFacingWithCcccode.1)同质性data:arrayssavememorywithtypedelements.2)绩效code-performance-clitionalcode-clitadialcode-critical-clitical-clitical-clitical-clitaine code:araysofferferbetterperperperformenterperformanceformanceformancefornalumericalicalialical.3)

不,notalllistoperationsareSupportedByArrays,andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorinsertwithoutresizing,wheremactssperformance.2)listssdonotguaranteeconeeconeconstanttanttanttanttanttanttanttanttimecomplecomecomecomplecomecomecomecomecomecomplecomectaccesslikearrikearraysodo。

toAccesselementsInapythonlist,useIndIndexing,负索引,切片,口头化。1)indexingStartSat0.2)否定indexingAccessesessessessesfomtheend.3)slicingextractsportions.4)iterationerationUsistorationUsisturessoreTionsforloopsoreNumeratorseforeporloopsorenumerate.alwaysCheckListListListListlentePtotoVoidToavoIndexIndexIndexIndexIndexIndExerror。

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

你可以通过使用pyenv、venv和Anaconda来管理不同的Python版本。1)使用pyenv管理多个Python版本:安装pyenv,设置全局和本地版本。2)使用venv创建虚拟环境以隔离项目依赖。3)使用Anaconda管理数据科学项目中的Python版本。4)保留系统Python用于系统级任务。通过这些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,确保项目顺利运行。

numpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays:1)基于基于duetoc的iMplation,2)2)他们的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory,尤其是WithlargedAtasets和3)效率化,效率化,矢量化函数函数函数函数构成和稳定性构成和稳定性的操作,制造


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