用函数包装来处理复杂的数据过滤
另一个常见的需求是按URL里的关键字来过滤数据对象。 之前,我们在URLconf中硬编码了出版商的名字,但是如果我们想用一个视图就显示某个任意指定的出版商的所有书籍,那该怎么办呢? 我们可以通过对 object_list 通用视图进行包装来避免 写一大堆的手工代码。 按惯例,我们先从写URL配置开始:
urlpatterns = patterns('', (r'^publishers/$', list_detail.object_list, publisher_info), **(r'^books/(\w+)/$', books_by_publisher),** )
接下来,我们写 books_by_publisher 这个视图:
from django.shortcuts import get_object_or_404 from django.views.generic import list_detail from mysite.books.models import Book, Publisher def books_by_publisher(request, name): # Look up the publisher (and raise a 404 if it can't be found). publisher = get_object_or_404(Publisher, name__iexact=name) # Use the object_list view for the heavy lifting. return list_detail.object_list( request, queryset = Book.objects.filter(publisher=publisher), template_name = 'books/books_by_publisher.html', template_object_name = 'book', extra_context = {'publisher': publisher} )
这样写没问题,因为通用视图就是Python函数。 和其他的视图函数一样,通用视图也是接受一些 参数并返回 HttpResponse 对象。 因此,通过包装通用视图函数可以做更多的事。
注意
注意在前面这个例子中我们在 extra_context中传递了当前出版商这个参数。
处理额外工作
我们再来看看最后一个常用模式:
想象一下我们在 Author 对象里有一个 last_accessed 字段,我们用这个字段来记录最近一次对author的访问。 当然通用视图 object_detail 并不能处理这个问题,但是我们仍然可以很容易地编写一个自定义的视图来更新这个字段。
首先,我们需要在URL配置里设置指向到新的自定义视图:
from mysite.books.views import author_detail urlpatterns = patterns('', # ... **(r'^authors/(?P<author_id>\d+)/$', author_detail),** # ... )
接下来写包装函数:
import datetime from django.shortcuts import get_object_or_404 from django.views.generic import list_detail from mysite.books.models import Author def author_detail(request, author_id): # Delegate to the generic view and get an HttpResponse. response = list_detail.object_detail( request, queryset = Author.objects.all(), object_id = author_id, ) # Record the last accessed date. We do this *after* the call # to object_detail(), not before it, so that this won't be called # unless the Author actually exists. (If the author doesn't exist, # object_detail() will raise Http404, and we won't reach this point.) now = datetime.datetime.now() Author.objects.filter(id=author_id).update(last_accessed=now) return response
注意
除非你添加 last_accessed 字段到你的 Author 模型并创建 books/author_detail.html 模板,否则这段代码不能真正工作。
我们可以用同样的方法修改通用视图的返回值。 如果我们想要提供一个供下载用的 纯文本版本的author列表,我们可以用下面这个视图:
def author_list_plaintext(request): response = list_detail.object_list( request, queryset = Author.objects.all(), mimetype = 'text/plain', template_name = 'books/author_list.txt' ) response["Content-Disposition"] = "attachment; filename=authors.txt" return response
这个方法之所以工作是因为通用视图返回的 HttpResponse 对象可以象一个字典 一样的设置HTTP的头部。 随便说一下,这个 Content-Disposition 的含义是 告诉浏览器下载并保存这个页面,而不是在浏览器中显示它。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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