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Django的一些实践

导语:一名校招新人入职一个月的一些总结与感悟 MVC模式 提到Django肯定避不开MVC模式,即模型(Model)-视图(View)-控制器(Controller),通过将业务逻辑、、界面显示分离的方法组织代码 具体到django里面,我个人的观点是http请求通过对应的urls.py映射到指定的views.py内,views.py与models.py定义的模型映射到库进行交互并完成业务逻辑的,最后将结果在 上文没有涉及到与库的交互,这里单独做整,这也是最近项目中涉及最多的一块内容。 Django里面与库交互一些API,比如 task_list = Task.objects.filter(uin= uin).order_by(created) 对应的sql语句为 select * 因为整个封闭过程中需要对另外一个项目组的一个工程进行一部分重构,这期间涉及到的版本控制,文件依赖等各种问题确实也浪费了一部分时间去,包括最后的测试方面也暴露除了动态脚本语言的一些局限性,既然选择了就得接受

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Djangojson

在公司项目中,我需要将类似以下所有的json格式里面的某些值返好返回给前端。 ?需要的如下需要将所有的key返回description1这个键所有的值返回实现起来就很简单了。 然后在里面做:class Files(object): directory = os.path.join(os.path.abspath(os.path.dirname(__name__)), files

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    Django连接MySql使用models

    在页面上显示内容可以简单的用django.http.HttpResponse来显示我们需要的内容,但是当我们需要一些一些复杂的或者从库读出来的操作要显示在html标签内或者js代码中就需要用渲染模板的方法 所以用了root用户‘PORT’端口号一般默认3306,没有特殊需求不要改这里用的是mysql库,没有用django自带的库在Python2 环境中,我们需要安装mysqldb,,下载地址这里我就不提供了在 的models.Model类更多models类型,请读者自行查看官方文档在mysql中创建名为djagnomodels的库这里建议读者安装一个名为Navicat for MySql的软件,这是一个图形化管 MySql库的工具,可以让我们更简单的使用库。 name等于name1的age字段这里只用了一个简单的获取一个,相关的函有很多,django有很多封装好的库操作,能让我们更方便的使用我也总结了一份操作库的语句,有需要可以去查修改urls.py

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    Django搭建博客(四):渲染前

    一、定制日期显示格式上一篇我们提到日期的显示问题,个人来说,我更喜欢这样的日期显示:2018-07-21但是 django的默认日期显示的格式却是这样的:July 30, 2018简直要急死强迫症,估计大多人都不太能接受这种日期显示格式 说了这么多,其实我们只要给 Post类添加一个方法就可以了,因为 Django是支持在模板里调用实例的方法的。 这个链接有这样的格式:article201807title article+年份+月份+文章的标题,这里标题将作为一个查询的关键字从库里获取文章信息。 P.+){0,1}$) 里使用了贪婪模式,在这个模式下链接最后的反斜杠也会被匹配到 title里去,这样一来库里就查不到对应的文章,在页面渲染的时候就会报错。 但是如果使用非贪婪模式的话就只能匹配第一个字符... ...从上面的分析我们可以发现文章的标题并不适合作为链接里的参,怎么办呢?下一篇我们再来讲一讲怎么优化一下链接。

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    Django流程

    用户通过浏览器发送请求 请求到达request中间件,中间件对request请求做预或者直接返回response 若未返回response,会到达urlconf路由,找到对应视图函 视图函做相应预或直接返回 response View中的方法可以选择性的通过Models访问底层的 取到相应后回到django模板系统,templates通过filter或tags把渲染到模板上 返回response

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    小编邀请您,先思考:1 包括哪些内容?2 如何有效完成的质量和包含的有用信息量是决定一个机器学习算法能够学多好的关键因素。 因此,我们在训练模型前评估和预就显得至关重要了。 没有统一的标准,只能说是根不同类型的分析和业务需求,在对特性做了充分的解之后,再选择相关的技术,一般会用到多种预技术,而且对每种之后的效果做些分析对比,这里面经验的成分比较大 的主要任务1)填写空缺的值,平滑噪声,识别、删除孤立点,解决不一致性2)集成集成多个库、立方体或文件3)变换规范化和聚集4)归约得到集的压缩表示,它小得多, 小结本文我们简单介绍了挖掘中的相关内容,只能说是浅尝辄止吧,期待更深入的研究。

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    思影业务四:EEGERP

    EEGERP业务:导入、定位电极、剔除无用电极、重参考、滤波、分段(EEG不做分段)、插值坏导和剔除坏段、通过ICA去除伪迹ERP:对ERP进行叠加平均、绘制波形图并提取感兴趣成分进行进一步统计分析 微状态分析:通过K-means等方法对每个时刻点的地形图进行聚类分析,将EEGERP划分为不同的微状态类别并进行统计比较。???7. 其他定制化分析:如交叉频率耦合、无标度分析、主成分分析等。 同时承接EEGERP硬件代商客户售后科研服务,如分析,作图。统计等。

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    思影业务三:ASL

    ASL业务:1.:具体包括:转换、图像复位、头动校正、配准、平滑、去除颅外体素、计算CBF等。?? 提取特定脑区信号与行为(临床)进行进一步统计分析(如相关)。??3. ASL脑网络分析1) 对多时间点的ASL,计算脑血流值,并依模板计算脑区间的相关,构建脑网络。 2) 可根客户需求,个性化定制过程。

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    django404网页

    有时候需要替换404网页为一个动态的,具体做法如下: 1. 编辑 PROJECTurls.py 2.

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    R

    采样:setwd(E:Rwork)set.seed(1234)index

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    Python

    Numpy、Pandas是Python中经常用到的两个框架,都是采用C语言编写,所以运算速度快。Matplotlib是Python的的画图工具,可以把之前后的通过图像绘制出来。 :元素类型 Numpy创建array(object, dtype=None):使用Python的list或者tuple创建zeors(shape, dtype=float):创建全为0的ones (shape, dtype=None):创建全为1的empty(shape, dtype=float):创建没有初始化的arange(stop, dtype=None):创建固定间隔的段linspace ]Pandas丢失删除丢失的行:df.dropna(how=’any’)填充丢失:df.fillna(value=5)值是否为NaN:pd.isna(df1)Pandas合并pd.concat (, axis=0):合并dfpd.merge(left, right, on=’key’):根key字段合并df.append(s, ignore_index=True):添加Pandas导入导出

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    (data preprocessing)是指在主要的以前对进行的一些。 预包括的标准化映射到01均匀分布 的归一化的二值化非线性转换特征编码缺失值等该sklearn.preprocessing软件包提供了几个常用的实用程序函和变换器类,用于将原始特征向量更改为更适合下游估计器的表示 通常使用one-hot方式编码后会 增加的维度和稀疏性。 OUT:array(, , , ]) 还可以在categories_属性中找到对应的特征In : onehot.categories_Out: ), array(), array()] 有丢失的分类特征值如果训练集中有丢失的分类特征值 (a).toarray()OUT:array(, , , ]) 缺失值因为各种各样的原因,真实世界中的许多集都包含缺失,这类经常被编码成空格、 NaN,或者是其他的占位符。

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    python

    很久没有更新文章了, 在这里分享一下关于的 步骤,方法供大家参考。 的基本内容主要包括清洗,抽取,交换,和计算等。 一、清洗 在分析的时候,原始或多或少都会存在大量的不完整、不一致,等异常的,会严重影响到分析的工作。经常遇到的清洗大都是缺失,清除无意义的信息。 比如说删除原始集中的无关、重复,平滑噪声,筛选出与分析内容无关的缺失值,异常值等。 2)缺失值 在做统计时,缺失的可能会产生有偏估计,使得样本不能很好的将总体表达出来,并且现实中的很多都是包含缺失值。 缺失值有两步骤:缺失值的识别,缺失。 对于缺失值的方式有对齐,删除对应行、不几种方法,我们通过一下几个例子进行缺失值的

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    (也称为准备,但 “预” 听起来更像是魔术) 是 迭代过程 的收集,组合,结构化和组织,以便将其作为可视化,分析和机器学习应用程序的一部分进行分析。 我们要浏览的概念如下:不要把当玩笑商业问题分析谁将落后从小开始工具包 摆脱额外的空格选择并所有空白单元格转换值类型删除重复项将文本更改为小写 大写拼写检查特殊字符规范日期验证丰富离散化特征缩放工具合并集和集成完整性检查自动化这些无聊的东西 - 选择并所有空白单元格现实世界的通常是不完整的,是这种情况所必需的。 这些 是两种方式它。 这里 你有一个更深入的教程。 最佳实践和练习: 1, 2, 3- 离散化许多机器学习和分析方法无法连续它们可能会在计算上受到限制。 这里 你会找到一个很好的视频,解释为什么以及如何离散。 最佳实践和练习: 1, 2, 3- 特征缩放特征缩放是一种用于标准化独立变量或特征范围的方法。在中,它也被称为标准化,并且通常在步骤期间执行。

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    -对文本方法

    「整合一下做udacity深度学习练习时对文本的代码,便于自己解,提供对于文本的思路。版权归udacity所有,不妥删。」 将文本转换为训练可用的建立词级vocab:给标点添加Token,并将出现低于5次的低频词丢弃。 word_counts.items()} # get the final subsampled word listtrain_words = ): train_words.append(word)对进行批量对于字符级样本的 如上图所示,当N为2,M为3时,在组上的窗口为2×3大小。同样我们希望得到目标,目标就是输入移动一位字符的。 : 对于词级样本的和对于字符级样本的方法基本相同。

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    -对类别方法

    one-hot encoding 在机器学习和深度学习中,经常使用 one-hot encoding 来 categorical 类型的。 举一个例子来说明,例子来自 sklearn 文档中的说明: 在实际应用中,经常遇到不是连续型的而是离散的,相互独立的。比如关于一个人的有这些特征: , , 。 对于这样的相互独立的可以高效地编码成整,这样不影响相互之间的独立性。例如 可以被表示为 , 可以被表示为。 但是这样的离散的整,在一些机器学习或深度学习算法中,无法直接应用。 因为有些算法需要连续的输入,并且会把这样表示相互之间独立的特征的整解为有序的,这通常是不符合实际的。 为了将上面这些分类特征转换为算法可以直接使用的且消除和实际情况不一致的现象,可以使用 one hot encoding 把这些整转化为二进制。

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    python :共线性详解

    共线性问题会导致回归模型的稳定性和准确性大大降低,另外,过多无关的维度计算也很浪费时间共线性产生原因:变量出现共线性的原因:样本不够,导致共线性存在偶然性,这其实反映了缺少对于建模的影响,共线性仅仅是影响的一部分多个变量都给予时间有共同或相反的演变趋势 例如y代表访客,用x代表展示广告费用,那么二者的关系很可能是y=2*x + b如何检验共线性:检验共线性:容忍度(Tolerance):容忍度是每个自变量作为因变量对其他自变量进行回归建模时得到的残差比例 ,大小用1减得到的决定系来表示。 方差膨胀因子 VIF是容忍度的倒,值越大则共线性问题越明显,通常以10作为判断边界。当VIF

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    Django 跨域请求

    参考https:blog.csdn.netqq_27068845articledetails73007155http:blog.51cto.comaaronsa2071108djangoAjax跨域访问 出错原因:javascript于安全考虑,不允许跨域访问。下图是对跨域访问的解释:? 概念: 这里说的js跨域是指通过js或python在不同的域之间进行传输或通信,比如用ajax向一个不同的域请求,或者通过js获取页面中不同域的框架中(Django)的。 修改views.py文件修改views.py中对应API的实现函,允许其他域通过Ajax请求:todo_list = class Query(View): @staticmethod def get 安装 pip install django-cors-headers2。

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    Django 表单流程

    Django 的表单:视图获取请求,执行所需的任何操作,包括从模型中读取,然后生成并返回HTML页面(从模板中),我们传递一个包含要显示的的上下文。 使事情变得更复杂的是,服务器还需要能够用户提供的,并在出现任何错误时,重新显示页面。 下面显示了 Django 如何表单请求的流程图,从对包含表单的页面的请求开始(以绿色显示):基于上图,Django 表单的主要内容是:在用户第一次请求时,显示默认表单。 此时表单被称为未绑定,因为它与任何用户输入的无关(尽管它可能具有初始值)。从提交请求接收,并将其绑定到表单。将绑定到表单,意味着当我们需要重新显示表单时,用户输入的和任何错误都可取用。 清并验证。清会对输入执行清(例如,删除可能用于向服务器发送恶意内容的无效字符)并将其转换为一致的 Python 类型。

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    分析之

    是根分析目的,将收集到的,用适当的方法进行加工、整,形成适合分析的要求样式,它是分析前必不可少的工作,并且在整个分析工作量中占了大部分比例。 包括清洗、抽取、合并、计算、分组等操作。在进行之前,先要了解变量。?文黄成甲变量变量就是我们常说的字段,在库中,称为字段;在统计学中,称为变量。 常用的类型有字符型值型、日期型。1.字符型也称为文本,由字符串组成,它是不能进行算术运算的文字类型,它包括中文字符、英文字符、字字符(非值型)等字符。 0-1标准化还有个好,就是很方便做十进制、百分制的换算,只需乘上10或100即可,其他分制同。Z标准化也称标准差标准化,它是将变量中的观察值(原)减去该变量的平均值,然后除以该变量的标准差。 经过符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1。

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