raw = json.loads(record.answer) # 获取答题信息 score = 0 for i in raw: question = QuestionBank.objects.filter(id=i["id"]).first() if not competition.is_random: # 不是随机生成 c_question = CompetitionToQuestionBank.objects.filter( competition_id=competition, question_id_id=i["id"] ).first() question.answer_num += 1 c_question.answer_num += 1 # if i.get("answer") == question.answer or {"A": "√", "B": "X"}.get(i.get("answer")) == question.answer: if set([i for i in question.answer]) == set([i for i in i.get("answer")]): score += 1 question.correct_answer_num += 1 c_question.correct_answer_num += 1 i["right_answer"] = question.answer question.save() c_question.save() else: question.answer_num += 1 if set([i for i in question.answer]) == set([i for i in i.get("answer")]): score += 1 question.correct_answer_num += 1 i["right_answer"] = question.answer question.save() record.score = score record.answer = json.dumps(raw)

这段代码用于计算得分并更新答题记录的相关字段。

首先，使用 `json.loads()` 方法将 `record.answer` 字段的 JSON 字符串解析为 Python 对象，并将结果赋值给 `raw` 变量。

接下来，初始化 `score` 变量为 0，用于记录得分。

然后，遍历 `raw` 中的每个元素，使用 `QuestionBank.objects.filter(id=i["id"]).first()` 查询与当前题目 ID 匹配的题目对象，并将结果赋值给 `question` 变量。

接着，判断竞赛是否为非随机生成题目的情况，如果是，则执行相应的逻辑。首先，使用 `CompetitionToQuestionBank.objects.filter(competition_id=competition, question_id_id=i["id"]).first()` 查询与当前题目 ID 和竞赛 ID 匹配的竞赛题目关联对象，并将结果赋值给 `c_question` 变量。然后，递增 `question.answer_num` 和 `c_question.answer_num` 字段的值，表示答题次数加一。接着，判断用户答案是否与正确答案相匹配，如果匹配，则将 `score` 加一，并递增 `question.correct_answer_num` 和 `c_question.correct_answer_num` 字段的值，表示正确答案次数加一。最后，将正确答案赋值给当前题目的 `right_answer` 字段，并保存更新后的 `question` 和 `c_question` 对象。

如果竞赛为随机生成题目的情况，则执行相应逻辑。首先，递增 `question.answer_num` 字段的值，表示答题次数加一。接着，判断用户答案是否与正确答案相匹配，如果匹配，则将 `score` 加一，并递增 `question.correct_answer_num` 字段的值，表示正确答案次数加一。最后，将正确答案赋值给当前题目的 `right_answer` 字段，并保存更新后的 `question` 对象。

接下来，将计算得到的 `score` 的值赋值给 `record.score` 字段。

最后，使用 `json.dumps()` 方法将更新后的 `raw` 对象转换为 JSON 格式的字符串，并将结果赋值给 `record.answer` 字段。

这段代码的作用是根据用户的答题情况计算得分，并更新相应的题目信息和答题记录的字段。