说到关于请求方法的分支,让我们来看一下可以用什么好的方法来实现它。 考虑这个 URLconf/view 设计:
# urls.py from django.conf.urls.defaults import * from mysite import views urlpatterns = patterns('', # ... (r'^somepage/$', views.some_page), # ... ) # views.py from django.http import Http404, HttpResponseRedirect from django.shortcuts import render_to_response def some_page(request): if request.method == 'POST': do_something_for_post() return HttpResponseRedirect('/someurl/') elif request.method == 'GET': do_something_for_get() return render_to_response('page.html') else: raise Http404()
在这个示例中,`` some_page()`` 视图函数对`` POST`` 和`` GET`` 这两种请求方法的处理完全不同。 它们唯一的共同点是共享一个URL地址: `` /somepage/.``正如大家所看到的,在同一个视图函数中对`` POST`` 和`` GET`` 进行处理是一种很初级也很粗糙的做法。 一个比较好的设计习惯应该是,用两个分开的视图函数——一个处理`` POST`` 请求,另一个处理`` GET`` 请求,然后在相应的地方分别进行调用。
我们可以像这样做:先写一个视图函数然后由它来具体分派其它的视图,在之前或之后可以执行一些我们自定的程序逻辑。 下边的示例展示了这个技术是如何帮我们改进前边那个简单的`` some_page()`` 视图的:
# views.py from django.http import Http404, HttpResponseRedirect from django.shortcuts import render_to_response def method_splitter(request, GET=None, POST=None): if request.method == 'GET' and GET is not None: return GET(request) elif request.method == 'POST' and POST is not None: return POST(request) raise Http404 def some_page_get(request): assert request.method == 'GET' do_something_for_get() return render_to_response('page.html') def some_page_post(request): assert request.method == 'POST' do_something_for_post() return HttpResponseRedirect('/someurl/') # urls.py from django.conf.urls.defaults import * from mysite import views urlpatterns = patterns('', # ... (r'^somepage/$', views.method_splitter, {'GET': views.some_page_get, 'POST': views.some_page_post}), # ... )
让我们从头看一下代码是如何工作的:
我们写了一个新的视图,`` method_splitter()`` ,它根据`` request.method`` 返回的值来调用相应的视图。可以看到它带有两个关键参数,`` GET`` 和`` POST`` ,也许应该是* 视图函数* 。如果`` request.method`` 返回`` GET`` ,那它就会自动调用`` GET`` 视图。 如果`` request.method`` 返回的是`` POST`` ,那它调用的就是`` POST`` 视图。 如果`` request.method`` 返回的是其它值(如:`` HEAD`` ),或者是没有把`` GET`` 或`` POST`` 提交给此函数,那它就会抛出一个`` Http404`` 错误。
在URLconf中,我们把`` /somepage/`` 指到`` method_splitter()`` 函数,并把视图函数额外需要用到的`` GET`` 和`` POST`` 参数传递给它。
最终,我们把`` some_page()`` 视图分解到两个视图函数中`` some_page_get()`` 和`` some_page_post()`` 。这比把所有逻辑都挤到一个单一视图的做法要优雅得多。
注意,在技术上这些视图函数就不用再去检查`` request.method`` 了,因为`` method_splitter()`` 已经替它们做了。 (比如,`` some_page_post()`` 被调用的时候,我们可以确信`` request.method`` 返回的值是`` post`` 。)当然,这样做不止更安全也能更好的将代码文档化,这里我们做了一个假定,就是`` request.method`` 能象我们所期望的那样工作。
现在我们就拥有了一个不错的,可以通用的视图函数了,里边封装着由`` request.method`` 的返回值来分派不同的视图的程序。关于`` method_splitter()`` 就不说什么了,当然,我们可以把它们重用到其它项目中。
然而,当我们做到这一步时,我们仍然可以改进`` method_splitter`` 。从代码我们可以看到,它假设`` Get`` 和`` POST`` 视图除了`` request`` 之外不需要任何其他的参数。那么,假如我们想要使用`` method_splitter`` 与那种会从URL里捕捉字符,或者会接收一些可选参数的视图一起工作时该怎么办呢?
为了实现这个,我们可以使用Python中一个优雅的特性 带星号的可变参数 我们先展示这些例子,接着再进行解释
def method_splitter(request, *args, **kwargs): get_view = kwargs.pop('GET', None) post_view = kwargs.pop('POST', None) if request.method == 'GET' and get_view is not None: return get_view(request, *args, **kwargs) elif request.method == 'POST' and post_view is not None: return post_view(request, *args, **kwargs) raise Http404
这里,我们重构method_splitter(),去掉了GET和POST两个关键字参数,改而支持使用*args和和**kwargs(注意*号) 这是一个Python特性,允许函数接受动态的、可变数量的、参数名只在运行时可知的参数。 如果你在函数定义时,只在参数前面加一个*号,所有传递给函数的参数将会保存为一个元组. 如果你在函数定义时,在参数前面加两个*号,所有传递给函数的关键字参数,将会保存为一个字典
例如,对于这个函数
def foo(*args, **kwargs): print "Positional arguments are:" print args print "Keyword arguments are:" print kwargs
看一下它是怎么工作的
>>> foo(1, 2, 3) Positional arguments are: (1, 2, 3) Keyword arguments are: {} >>> foo(1, 2, name='Adrian', framework='Django') Positional arguments are: (1, 2) Keyword arguments are: {'framework': 'Django', 'name': 'Adrian'}
回过头来看,你能发现我们用method_splitter()和*args接受**kwargs函数参数并把它们传递到正确的视图。any 但是在我们这样做之前,我们要调用两次获得参数kwargs.pop()GETPOST,如果它们合法的话。 (我们通过指定pop的缺省值为None,来避免由于一个或者多个关键字缺失带来的KeyError)

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

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。


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