解释如下代码: @property def movie_rate(self): movie_rate = Rate.objects.filter(movie_id=self.id).aggregate(Avg('mark'))['mark__avg'] return movie_rate or '无'

时间: 2023-12-06 17:40:56 浏览: 25
这是一个 Django 模型类中的属性,其名称为 `movie_rate`。这个属性实际上是一个 getter 方法,它会返回当前电影的评分,这个评分是由用户给出的,通过 `Rate` 模型来记录的。 具体实现中,首先在 `Rate` 模型中过滤出所有 `movie_id` 字段等于当前电影 id 的评分记录,并计算这些评分的平均值,最后将这个平均值作为属性值返回。如果当前电影没有任何评分记录,则返回字符串 `'无'`。 需要注意的是,这里使用了 Django 内置的聚合函数 `Avg`,它可以对一个查询集进行求平均值的操作,并返回这个平均值。而 `aggregate` 方法会返回一个字典,其中包含了对查询集进行聚合操作后的结果。在这个字典中,`'mark__avg'` 键对应的值就是求出的平均值。如果结果为 `None`,则使用逻辑运算符 `or` 返回字符串 `'无'`。
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优化这段代码 @property def file_display(self, obj): return obj.file_instance.content_type

如果你想进一步优化这段代码,可以考虑使用 `@property` 装饰器将 `file_display` 方法转换为属性,而不是方法。这样可以使代码更简洁和易读。以下是优化后的代码示例: ```python from django.contrib import admin class MyModelAdmin(admin.ModelAdmin): list_display = ('file_display',) @property def file_display(self): return self.my_file.file.content_type file_display.short_description = 'File Type' admin.site.register(MyModel, MyModelAdmin) ``` 在上面的代码中,我们使用 `@property` 装饰器将 `file_display` 方法转换为属性。然后,我们可以直接在 `list_display` 中引用该属性,并将其添加到展示列表中。 通过这种方式,我们可以简化代码并提高代码的可读性。注意,在使用 `@property` 装饰器时,不需要将 `self` 作为参数传递给属性方法,因为它被视为类的属性。

class Person: def __init__(self, name, age=0): self._name = name self._age = age @property def name(self): return self._name @name.setter def name(self, value): self._name = value @property def age(self): return self._age @age.setter def age(self, value): self._age = value

抱歉,由于排版原因,我之前的代码示例可能没有显示完整。以下是完整的代码示例: ```python class Person: def __init__(self, name, age=0): self._name = name self._age = age @property def name(self): return self._name @name.setter def name(self, value): self._name = value @property def age(self): return self._age @age.setter def age(self, value): self._age = value ``` 请问还有其他问题吗?

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优化该代码class Path(object): def __init__(self,path,cost1,cost2): self.__path = path self.__cost1 = cost1 self.__cost2 = cost2 #路径上最后一个节点 def getLastNode(self): return self.__path[-1] #获取路径路径 @property def path(self): return self.__path #判断node是否为路径上最后一个节点 def isLastNode(self, node): return node == self.getLastNode() #增加加点和成本产生一个新的path对象 def addNode(self, node, price1,price2): return Path(self.__path+[node],self.__cost1+ price1,self.__cost2+ price2) #输出当前路径 def printPath(self): global num #将num作为循环次数,即红绿灯数量 global distance num = 0 for n in self.__path: if self.isLastNode(node=n): print(n) else: print(n, end="->") num += 1 print("全程约为 {:.4}公里".format(str(self.__cost1))) print("时间大约为 {}分钟".format(str(self.__cost2))) print("需要经过{}个红绿灯".format(num)) distance = self.__cost1 #获取路径总成本的只读属性 @property def travelCost1(self): return self.__cost1 @property def travelCost2(self): return self.__cost2 class DirectedGraph(object): def __init__(self, d): if isinstance(d, dict): self.__graph = d else: self.__graph = dict() print('Sth error') def __generatePath(self, graph, path, end, results): #current = path[-1] current = path.getLastNode() if current == end: results.append(path) else: for n in graph[current]: #if n not in path: if n not in path.path: #self.__generatePath(graph, path + [n], end, results) self.__generatePath(graph, path.addNode(n,self.__graph[path.getLastNode()][n][0],self.__graph[path.getLastNode()][n][1]),end, results) #self.__generatePath(graph,使其能够保存输入记录并且能够查询和显示

class Path(object): def __init__(self,path,distancecost,timecost): self.__path = path self.__distancecost = distancecost self.__timecost = timecost #路径上最后一个节点 def getLastNode(self): return self.__path[-1] #获取路径路径 @property def path(self): return self.__path #判断node是否为路径上最后一个节点 def isLastNode(self, node): return node == self.getLastNode() #增加加点和成本产生一个新的path对象 def addNode(self, node, dprice, tprice): return Path(self.__path+[node],self.__distancecost + dprice,self.__timecost + tprice) #输出当前路径 def printPath(self): for n in self.__path: if self.isLastNode(node=n): print(n) else: print(n, end="->") print(f"最短路径距离(self.__distancecost:.0f)m") print(f"红绿路灯个数(self.__timecost:.0f)个") #获取路径总成本的只读属性 @property def dCost(self): return self.__distancecost @property def tCost(self): return self.__timecost class DirectedGraph(object): def __init__(self, d): if isinstance(d, dict): self.__graph = d else: self.__graph = dict() print('Sth error') #通过递归生成所有可能的路径 def __generatePath(self, graph, path, end, results, distancecostIndex, timecostIndex): current = path.getLastNode() if current == end: results.append(path) else: for n in graph[current]: if n not in path.path: self.__generatePath(graph, path.addNode(n,self.__graph[path.getLastNode()][n][distancecostIndex][timecostIndex]), end, results, distancecostIndex, timecostIndex) #搜索start到end之间时间或空间最短的路径,并输出 def __searchPath(self, start, end, distancecostIndex, timecostIndex): results = [] self.__generatePath(self.__graph, Path([start],0,0), end, results,distancecostIndex,timecostIndex) results.sort(key=lambda p: p.distanceCost) results.sort(key=lambda p: p.timeCost) print('The {} shortest path from '.format("spatially" if distancecostIndex==0 else "temporally"), start, ' to ', end, ' is:', end="") print('The {} shortest path from '.format("spatially" if timecostIndex==0 else "temporally"), start, ' to ', end, ' is:', end="") results[0].printPath() #调用__searchPath搜索start到end之间的空间最短的路径,并输出 def searchSpatialMinPath(self,start, end): self.__searchPath(start,end,0,0) #调用__searc 优化这个代码

class Path(object): def __init__(self,path,cost1,cost2): self.__path = path self.__cost1 = cost1 self.__cost2 = cost2 #路径上最后一个节点 def getLastNode(self): return self.__path[-1] #获取路径路径 @property def path(self): return self.__path #判断node是否为路径上最后一个节点 def isLastNode(self, node): return node == self.getLastNode() #增加加点和成本产生一个新的path对象 def addNode(self, node, price1,price2): return Path(self.__path+[node],self.__cost1+ price1,self.__cost2+ price2) #输出当前路径 def printPath(self): global num #将num作为循环次数,即红绿灯数量 global distance num = 0 for n in self.__path: if self.isLastNode(node=n): print(n) else: print(n, end="->") num += 1 print("全程约为 {:.4}公里".format(str(self.__cost1))) print("时间大约为 {}分钟".format(str(self.__cost2))) print("需要经过{}个红绿灯".format(num)) distance = self.__cost1 #获取路径总成本的只读属性 @property def travelCost1(self): return self.__cost1 @property def travelCost2(self): return self.__cost2 class DirectedGraph(object): def __init__(self, d): if isinstance(d, dict): self.__graph = d else: self.__graph = dict() print('Sth error') def __generatePath(self, graph, path, end, results): #current = path[-1] current = path.getLastNode() if current == end: results.append(path) else: for n in graph[current]: #if n not in path: if n not in path.path: #self.__generatePath(graph, path + [n], end, results) self.__generatePath(graph, path.addNode(n,self.__graph[path.getLastNode()][n][0],self.__graph[path.getLastNode()][n][1]),end, results) #self.__gener给该代码加一个可以保存输入记录并且能够查询显示的功能

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