def order(request): uid = request.session['user_id'] user = UserInfo.objects.get(id=uid) cart_ids = request.GET.getlist('cart_id') carts = [] total_price = 0 for goods_id in cart_ids: cart = CartInfo.objects.get(id=goods_id) carts.append(cart) total_price = total_price + float(cart.count) * float(cart.goods.gprice) total_price = float('%0.2f' % total_price) trans_cost = 10 # 运费 total_trans_price = trans_cost + total_price context = { 'title': '提交订单', 'page_name': 1, 'user': user, 'carts': carts, 'total_price': float('%0.2f' % total_price), 'trans_cost': trans_cost, 'total_trans_price': total_trans_price, # 'value':value } return render(request, 'df_order/place_order.html', context)

这是一段 Django 框架中的 Python 代码，它的作用是在用户提交订单时计算订单的总价和运费。具体来说，它首先从 session 中获取当前用户的 id，然后通过 id 获取对应的 UserInfo 对象。接着，它从 GET 请求中获取购物车中商品的 id，通过遍历 cart_ids 列表，依次获取 CartInfo 对象，并将其添加到 carts 列表中。在遍历的过程中，还计算了购物车中所有商品的总价 total_price，即每个商品的数量乘以商品单价，最后加起来。然后，它计算了运费 trans_cost（这里设为固定值 10 元），并将总价和运费相加，得到订单的总价 total_trans_price。

这段代码中使用了 Django 框架中的 render() 函数和模板语言，它将计算得到的订单信息传递给 place_order.html 模板文件，渲染成 HTML 页面返回给用户。其中，context 是一个字典类型的变量，它包含了需要传递给模板文件的所有数据，如当前用户、购物车中的商品、总价、运费等。

相关问题

try: user_email = UserInfo.objects.filter(email__exact = emai ) print(user_email)

在这段代码中，你尝试从 `UserInfo` 模型中过滤出 `email` 字段值等于 `emai` 的记录，并将结果赋值给 `user_email` 变量。然后你打印了 `user_email` 变量的值。

需要注意的是，`email__exact` 表示精确匹配 `email` 字段的值，即只会返回 `email` 字段值与 `emai` 完全相等的记录。如果你想进行模糊匹配，可以使用 `email__contains` 或者 `email__icontains` 来代替。

self.labels = [] self.person = [] self.face_locations = [] self.face_encodings = [] self.face_names = [] self.process_this_frame = True self.onoff_face = True self.names = locals() self.get_userinfo_fromapifile() self.sign_between = 16 self.rectimes = 1 self.tolerance = 0.39 self.avatar_between = 3 self.facefx = self.facefy = 0.5 self.facescale = 2

这段代码是用于初始化一个人脸识别的类。其中包括了一些变量的初始化，如labels、person、face_locations等用于存储人脸识别结果的信息；process_this_frame表示是否要处理当前帧的图像；onoff_face表示是否开启人脸识别功能；names用于存储人脸识别结果中的名字；sign_between、rectimes、tolerance、avatar_between、facefx、facefy、facescale等都是人脸识别算法中的参数。另外，get_userinfo_fromapifile()是一个用于从API文件中读取用户信息的函数。