@action(["GET"], False)

时间: 2023-07-21 14:11:15 浏览: 85
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django rest framework get 添加自定义参数的两种方式

`@action(["GET"], False)` 是 Django REST Framework 中的装饰器,于将自定义操作添加到视图集中。 在个例子中,`@action` 装饰器将一个自定义添加到视图集中,并指定了该操作允许的 HTTP 方法为 GET。第二个参数 `False` 是一个布尔值,用于指示该操作是否作用于单个对象而不是整个集合。 通常,`@action` 装饰器用于在视图集中添加自定义的非标准操作,这些操作不符合默认的 CRUD(创建、读取、更新、删除)操作。这些自定义操作可以执行一些特定的业务逻辑,并返回自定义的响应结果。 要使用 `@action` 装饰器,你需要将其应用于视图集类中的一个方法,并提供所需的参数。例如: ```python from rest_framework.decorators import action from rest_framework.response import Response class MyViewSet(viewsets.ViewSet): @action(["GET"], False) def custom_action(self, request): # 执行自定义操作的逻辑 data = {"message": "Custom action executed"} return Response(data) ``` 在这个例子中,`custom_action` 方法被添加为一个自定义操作,允许使用 GET 方法访问。你可以根据需要在该方法中编写自己的业务逻辑,并返回相应的响应。 请注意,实际使用时,你需要将 `@action` 装饰器应用于视图集类中的一个方法,并根据需要指定其他参数,例如 URL 路径、HTTP 方法等。
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请帮我详细解释一下这段代码public void initData() { metName.addTextChangedListener(new TextWatcher() { @Override public void beforeTextChanged(CharSequence charSequence, int i, int i1, int i2) { } @Override public void onTextChanged(CharSequence charSequence, int i, int i1, int i2) { } @Override public void afterTextChanged(Editable editable) { if(editable.toString().length()>0){ listSearchBookMessage(false,editable.toString()); } } }); mListMessage.setOnItemClickListener(new AdapterView.OnItemClickListener() { @Override public void onItemClick(AdapterView<?> parent, View view, int position, long id) { Intent intent = new Intent(SearchActivity.this, BookChapterMessageActivity.class); intent.putExtra("msg", list_result.get(position)); startActivity(intent); } }); } private void listSearchBookMessage(boolean isShow, String searchMsg) { AjaxParams params = new AjaxParams(); params.put("action_flag", "listSearchMessage"); params.put("searchMsg", searchMsg); httpPost(Consts.URL + Consts.APP.BookAction, params, Consts.actionId.resultCode, isShow, "正在加载..."); } @Override protected void callBackSuccess(ResponseEntry entry, int actionId) { super.callBackSuccess(entry, actionId); switch (actionId) { case Consts.actionId.resultCode: if (null != entry.getData() && !TextUtils.isEmpty(entry.getData())) { String jsonMsg = entry.getData().substring(1, entry.getData().length() - 1); if (null != jsonMsg && !TextUtils.isEmpty(jsonMsg)) { list_result.clear(); list_result = mGson.fromJson(entry.getData(), new TypeToken>() { }.getType()); LookListAdapter lookListAdapter = new LookListAdapter(SearchActivity.this, list_result); mListMessage.setAdapter(lookListAdapter); } else { } } break; } }

opendLocation(event){ var that = this; wx.openLocation({ latitude: that.data.action.latitude, longitude: that.data.action.longitude, }) }, previewImg(event){ var that = this; console.log(event) wx.previewImage({ current: event.currentTarget.dataset.src,//当前显示图片的路径 urls: that.data.action.images, }) }, onLoad: function (options) { this.setData({ openid : app.globalData.openid }) console.log(options.id) this.data.id = options.id this.getDetail() }, getDetail(){ var that = this; wx.cloud.database().collection('shop_actions').doc(this.data.id).get({ success(res){ console.log(res) var action = res.data action.time = util.formatTime(new Date(action.time)) for(var l in action.prizeList){ if(action.prizeList[l].openid == app.globalData.openid){ action.isPrized = true } } for(var l in action.commentList){ action.commentList[l].time = util.formatTime(new Date(action.commentList[l].time)) } that.setData({ action: res.data }) } }) }, delete(){ console.log(this.data.id) var that = this; wx.cloud.database().collection('shop_actions').doc(this.data.id).remove({ success(res){ console.log(res) wx.navigateBack({ success(res){ wx.showToast({ title: '删除成功!', }) } }) } }) }, pirzeAction(event){ var that = this; if(app.globalData.userInfo == null){ wx.switchTab({ url: '/pages/me/me', success(){ wx.showToast({ icon:'error', title: '请登录', }) } }) }else { console.log(that.data.id) var that = this; wx.cloud.database().collection('shop_actions').doc(that.data.id).get({ success(res){ console.log(res) var action = res.data var tag = false var index for(var l in action.prizeList){ if(action.prizeList[l].openid == app.globalData.openid){ tag = true index = l break } }

import akshare as ak import numpy as np import pandas as pd import random import matplotlib.pyplot as plt class StockTradingEnv: def __init__(self): self.df = ak.stock_zh_a_daily(symbol='sh000001', adjust="qfq").iloc[::-1] self.observation_space = self.df.shape[1] self.action_space = 3 self.reset() def reset(self): self.current_step = 0 self.total_profit = 0 self.done = False self.state = self.df.iloc[self.current_step].values return self.state def step(self, action): assert self.action_space.contains(action) if action == 0: # 买入 self.buy_stock() elif action == 1: # 卖出 self.sell_stock() else: # 保持不变 pass self.current_step += 1 if self.current_step >= len(self.df) - 1: self.done = True else: self.state = self.df.iloc[self.current_step].values reward = self.get_reward() self.total_profit += reward return self.state, reward, self.done, {} def buy_stock(self): pass def sell_stock(self): pass def get_reward(self): pass class QLearningAgent: def __init__(self, state_size, action_size): self.state_size = state_size self.action_size = action_size self.epsilon = 1.0 self.epsilon_min = 0.01 self.epsilon_decay = 0.995 self.learning_rate = 0.1 self.discount_factor = 0.99 self.q_table = np.zeros((self.state_size, self.action_size)) def act(self, state): if np.random.rand() <= self.epsilon: return random.randrange(self.action_size) else: return np.argmax(self.q_table[state, :]) def learn(self, state, action, reward, next_state, done): target = reward + self.discount_factor * np.max(self.q_table[next_state, :]) self.q_table[state, action] = (1 - self.learning_rate) * self.q_table[state, action] + self.learning_rate * target if self.epsilon > self.epsilon_min: self.epsilon *= self.epsilon_decay env = StockTradingEnv() agent = QLearningAgent(env.observation_space, env.action_space) for episode in range(1000): state = env.reset() done = False while not done: action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) agent.learn(state, action, reward, next_state, done) state = next_state if episode % 10 == 0: print("Episode: %d, Total Profit: %f" % (episode, env.total_profit)) agent.save_model("model-%d.h5" % episode) def plot_profit(env, title): plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(env.df.index, env.df.close, label="Price") plt.plot(env.df.index, env.profits, label="Profits") plt.legend() plt.title(title) plt.show() env = StockTradingEnv() agent = QLearningAgent(env.observation_space, env.action_space) agent.load_model("model-100.h5") state = env.reset() done = False while not done: action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) state = next_state plot_profit(env, "QLearning Trading Strategy")优化代码

第一段代码 GroupsResource package ece448.lec16; import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.List; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.web.bind.annotation.DeleteMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable; import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; @RestController public class GroupsResource { private final GroupsModel groups; public GroupsResource(GroupsModel groups) { this.groups = groups; } @GetMapping("/api/groups") public Collection<Object> getGroups() throws Exception { ArrayList<Object> ret = new ArrayList<>(); for (String group: groups.getGroups()) { ret.add(makeGroup(group)); } logger.info("Groups: {}", ret); return ret; } @GetMapping("/api/groups/{group}") public Object getGroup( @PathVariable("group") String group, @RequestParam(value = "action", required = false) String action) { if (action == null) { Object ret = makeGroup(group); logger.info("Group {}: {}", group, ret); return ret; } // modify code below to control plugs by publishing messages to MQTT broker List<String> members = groups.getGroupMembers(group); logger.info("Group {}: action {}, {}", group, action, members); return null; } @PostMapping("/api/groups/{group}") public void createGroup( @PathVariable("group") String group, @RequestBody List<String> members) { groups.setGroupMembers(group, members); logger.info("Group {}: created {}", group, members); } @DeleteMapping("/api/groups/{group}") public void removeGroup( @PathVariable("group") String group) { groups.removeGroup(group); logger.info("Group {}: removed", group); } protected Object makeGroup(String group) { // modify code below to include plug states HashMap<String, Object> ret = new HashMap<>(); ret.put("name", group); ret.put("members", groups.getGroupMembers(group)); return ret; } private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(GroupsResource.class); }

解释一下下面这段代码import java.util.Stack; public class LR0Parser { // 定义LR(0)分析表 private final int[][] actionTable = { {2, 0, 3, 0, 0}, {0, 0, 0, 5, -1}, {2, 0, 3, 0, 0}, {-2, -2, -2, -2, -2}, {-1, -1, -1, 5, -1}, {2, 0, 3, 0, 0, 0}, {-4, -4, -4, -4, -4}, {-3, -3, -3, -3, -3} }; private final int[][] gotoTable = { {1, 4}, {0, 0}, {6, 4}, {0, 0}, {0, 0}, {0, 7}, {0, 0}, {0, 0} }; private final String[] grammar = {"E->E+T", "E->T", "T->(E)", "T->a"}; public boolean parse(String input) { Stack<Integer> stateStack = new Stack<>(); Stack<Character> symbolStack = new Stack<>(); stateStack.push(0); int index = 0; while (index < input.length()) { int state = stateStack.peek(); char symbol = input.charAt(index); int action = getAction(state, symbol); if (action > 0) {//移入 stateStack.push(action); symbolStack.push(symbol); index++; } else if (action < 0) {//规约 String production = grammar[-action - 1]; char nonTerminal = production.charAt(0); int newState = gotoTable[state][nonTerminal - 'E']; stateStack.push(newState); symbolStack.push(nonTerminal); } else { return false; } } return true; } private int getAction(int state, char symbol) { switch (symbol) { case '(': return actionTable[state][0]; case ')': return actionTable[state][1]; case 'a': return actionTable[state][2]; case '+': return actionTable[state][3]; case '$': return actionTable[state][5]; default: return -1; } } public static void main(String[] args) { LR0Parser parser = new LR0Parser(); boolean success = parser.parse("a+(a)"); if (success) { System.out.println("分析成功"); } else { System.out.println("分析失败"); } } }

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