注释代码:def get_list(request): body = request.json pagesize = body.get("pagesize", 10) page = body.get("page", 1) orderby = body.get("orderby", "-id") notin = ["pagesize", "page", "total", "orderby"] query = {k: v for k, v in body.items() if k not in notin and (v != "" and v is not None)} q = Q(**query) objs = Rental.objects.filter(q).order_by(orderby) paginator = Paginator(objs, pagesize) pg = paginator.page(page) result = to_dict(pg.object_list) return JsonResponse({"total": paginator.count, "result": result})

时间: 2024-02-15 19:06:10 浏览: 21
这段代码是一个 Django 的视图函数,用于获取租赁列表。 ``` def get_list(request): ``` 定义一个名为 `get_list` 的视图函数,接收一个 HTTP 请求对象 `request` 作为参数。 ``` body = request.json ``` 从 HTTP 请求中获取 JSON 数据,存储在变量 `body` 中。 ``` pagesize = body.get("pagesize", 10) page = body.get("page", 1) orderby = body.get("orderby", "-id") ``` 从 JSON 数据中获取 `pagesize`、`page` 和 `orderby` 参数,如果这些参数没有传入则使用默认值,分别为 `10`、`1` 和 `-id` 表示按照 `id` 字段倒序排列。 其中 `get` 是 Python 字典的方法,第一个参数为键名,第二个参数为默认值。 ``` notin = ["pagesize", "page", "total", "orderby"] ``` 定义一个不应该被加入到查询字典中的键名列表 `notin`。 ``` query = {k: v for k, v in body.items() if k not in notin and (v != "" and v is not None)} ``` 构造一个查询字典 `query`,其中只有键名不在 `notin` 列表中、值非空的键值对才会被加入。 其中 `{k: v for k, v in body.items() if condition}` 是 Python 字典推导式的写法,表示取出字典 `body` 中符合条件 `condition` 的键值对,并以其构建一个新的字典。 ``` q = Q(**query) ``` 使用查询字典 `query` 构造一个 Django ORM 的查询对象 `q`。 其中 `Q` 是 Django ORM 的查询类,接收一个字典类型的参数,返回一个查询对象。`**` 表示将字典解包成关键字参数传入函数。 ``` objs = Rental.objects.filter(q).order_by(orderby) ``` 使用查询条件 `q` 从 `Rental` 模型中过滤出符合条件的租赁对象,并按照 `orderby` 指定的字段进行排序,最终得到一个包含多个租赁对象的查询集对象 `objs`。 其中 `filter` 是 Django ORM 的方法,接收一个查询条件,并返回符合条件的查询集对象。`order_by` 方法接收一个排序字段,可以是正序或倒序,返回按照该字段排序后的查询集对象。 ``` paginator = Paginator(objs, pagesize) pg = paginator.page(page) ``` 将查询集对象 `objs` 分页,每页显示 `pagesize` 条数据,得到一个分页对象 `paginator`,然后获取当前页的数据,将其封装成一个 Page 对象 `pg`。 其中 `Paginator` 是 Django 内置的分页类,接收一个查询集对象和每页显示的数据量,返回一个分页对象。 ``` result = to_dict(pg.object_list) ``` 将当前页的查询集对象 `pg.object_list` 转换成字典格式,得到一个包含多个租赁对象信息的列表 `result`。 其中 `to_dict` 是一个自定义函数,用于将 Django 模型对象或查询集对象转换成字典格式。 ``` return JsonResponse({"total": paginator.count, "result": result}) ``` 将总共的数据量 `paginator.count` 和当前页的数据列表 `result` 封装成一个 JSON 格式的 HTTP 响应,返回给客户端。 其中 `JsonResponse` 是 Django 内置的返回 JSON 格式的 HTTP 响应的类,接收一个字典类型的参数,返回一个 JSON 格式的 HTTP 响应对象。

相关推荐

func (c *cAsset) GetComponentList(r *ghttp.Request) {var req *v1.GetComponentListReq if err := r.Parse(&req); err != nil {r.Response.WriteJson(g.Map{"code": 1,"msg": err.Error(),})} filtering := &creativecomponent.GetFiltering{ComponentID: req.ComponentId,ComponentName: req.ComponentName, ComponentTypes: []enum.ComponentType{},Status: []enum.ComponentStatus{},} getRequest := &creativecomponent.GetRequest{AdvertiserID: req.AdvertiserId,Page: req.Page,PageSize: req.PageSize,Filtering: filtering,} res, err := service.Asset().Get(getRequest) if err != nil {r.Response.WriteJson(g.Map{"code": 2,"msg": err.Error(),})} r.Response.WriteJson(res)} 这段代码中GetComponentListReq的过滤条件为type GetComponentListReq struct {g.Meta path:"/get_component_list" tags:"查询组件列表" method:"post" sm:"组件列表"AdvertiserId uint64 json:"advertiser_id" v:"required" dc:"广告主id" Page int json:"page" dc:"页码" PageSize int json:"page_size" dc:"每页数量。默认值20,最新值10,最大值40" ComponentId uint64 json:"component_id" dc:"组件id" ComponentName string json:"component_name" dc:"组件名称" ComponentTypes string json:"component_types" dc:"组件类型" Status string json:"status" dc:"组件审核状态" } creativecomponent.GetRequest的过滤条件为type GetRequest struct { AdvertiserID uint64 json:"advertiser_id,omitempty" Page int json:"page,omitempty" PageSize int json:"page_size,omitempty" Filtering *GetFiltering json:"filtering,omitempty" },GetFiltering的过滤条件为type GetFiltering struct { // ComponentID 组件ID ComponentID uint64 json:"component_id,omitempty" // ComponentName 组件名称。支持模糊查询 ComponentName string json:"component_name,omitempty" // ComponentTypes 组件类型,不传查全部。 ComponentTypes []enum.ComponentType json:"component_types,omitempty" // Status 组件审核状态,不传查全部。 Status []enum.ComponentStatus json:"status,omitempty" }。现在想要把ComponentTypes参数放到[]enum.ComponentType{}中,Status参数放到[]enum.ComponentStatus{}中,使代码能够运行,该怎么做?请详细一点

使用spark-submit的方法运行以下Python代码结构时,代码只得到前几个url处理后的结果,之后的url代码并未做处理,且代码没有报错,这种情况该如何解决: def get_page_message(m, url, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize): timestamp_ms = int(time.time() * 1000) params = { 'time': timestamp_ms, 'pageId': pageId, 'startTime': start_time, 'endTime': end_time, 'pageNum': pageNum, 'pageSize': pageSize, } response = requests.get(url, params=params) html = response.text data = json.loads(html) if data['data']['data'] != []: head_list = data['data'] ...... 数据处理 else: print('无数据') return_data_num = 0 this_time_num = 0 return return_data_num, this_time_num def get_page_message_all(m, url_page, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize): return_data_num, this_time_num = get_page_message(m, url_page, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize) leave_data_num = return_data_num - this_time_num # 剩下的数据量 while leave_data_num > 0: pageNum = pageNum + 1 return_data_num, this_time_num = get_page_message(m, url_page, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize) leave_data_num = leave_data_num - this_time_num time.sleep(60) a = [] b = [] for m in range(len(pageid_list)): pageId = pageid_list[m] get_page_message_all(m, url_page, pageId, secret, start_time, end_time, pageNum, pageSize) time.sleep(60) answer_pd= pd.DataFrame() answer_pd['a'] = a answer_pd['b'] = b conf = SparkConf().setAppName("APP").setMaster("yarn").setSparkHome("/usr/xxx/xx/xxx") sc = SparkContext(conf=conf) hc = HiveContext(sc) dt = 'database.table' # 数据库和表名 hc.setConf("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict") hc.createDataFrame(answer_pd).write.mode("append").insertInto(dt)

2、为下面的程序的每一行标上注释; import requests import re import pandas as pd import time import datetime url = 'http://datacenter-web.eastmoney.com/api/data/v1/get?' name_list = [] code_list = [] trader_date_list = [] close_list = [] change_rate_list = [] buy_num_list = [] result_list = [] result_df = pd.DataFrame() for page in range(1, 4): params = ( ('callback', 'jQuery112305930880286224138_1632364981303'), ('sortColumns', 'NET_BUY_AMT,TRADE_DATE,SECURITY_CODE'), ('sortTypes', '-1,-1,1'), ('pageSize', '50'), ('pageNumber', str(page)), ('reportName', 'RPT_ORGANIZATION_TRADE_DETAILS'), ('columns', 'ALL'), ('source', 'WEB'), ('clientl', 'WE'), ('filter', "(TRADE_DATE>='2021-09-17')") ) response = requests.get(url, params=params) text = response.text print(text) # re准则查找数据 name = re.findall('"SECURITY_NAME_ABBR":"(.*?)"', text) # 名称 code = re.findall('"SECURITY_CODE":"(.*?)"', text) # 股票代码 trader_date = re.findall('"TRADE_DATE":"(.*?)"', text) # 交易日期 close = re.findall('"CLOSE_PRICE":(.*?)\,', text) # 收盘价 change_rate = re.findall('"CHANGE_RATE":(.*?)\,', text) # 涨幅 buy_num = re.findall('"BUY_TIMES":(.*?)\,', text) # 买入机构数量 # 将对应的列表里的数据全部加起来 name_list = name_list + name code_list = code_list + code trader_date_list = trader_date_list + trader_date close_list = close_list + close change_rate_list = change_rate_list + change_rate buy_num_list = buy_num_list + buy_num time.sleep(2) # 将所有列表合并成二维数组 result_list = [trader_date_list, code_list, name_list, close_list, change_rate_list, buy_num_list] # 将数据转为DataFrame格式 result_df = pd.DataFrame(result_list).T.rename( columns={0: '交易日期', 1: '股票代码', 2: '股票名称', 3: '收盘价', 4: '涨幅', 5: '买入机构'}) result_df['交易日期'] =pd.to_datetime(result_df['交易日期']) # 时间只取年月日 result_df = result_df.sort_values(by='交易日期', ascending=True) print(result_df)

将下列代码改为对上海证券交易所网站公告爬取from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import requests headers = { "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.159 Safari/537.36" } def download_pdf(url, code, num, date): print(f'开始下载 data/{code}_{date}_{num}.pdf') resp = requests.get(url, headers=headers) with open(f'E:/深交所pdf/{code}_{date}_{num}.pdf', 'wb') as f: f.write(resp.content) resp.close() print(f'E:/深交所pdf/{code}_{date}_{num}.pdf 下载完毕!') if __name__ == '__main__': domain = 'http://www.sse.cn' with ThreadPoolExecutor(30) as t: with open('target.csv', 'r') as f: lines = f.readlines() for line in lines: param = list(line.split()) form = { 'seDate': [param[3], param[3]], 'stock': [param[0]], 'channelCode': ['listedNotice_disc'], 'pageSize': '50', 'pageNum': '1' } # 获取文件列表的url get_file_list_url = 'http://www.sse.com.cn/disclosure/listedinfo/announcement/json/announce_type.json?v=0.9715488799747511' resp = requests.post(get_file_list_url, headers=headers, json=form) # resp.encoding = 'utf-8' # print(resp.json()) js = resp.json() resp.close() tot = 0 for data in js['data']: tot += 1 download_url = domain + f'/api/disc/info/download?id={data["id"]}' t.submit(download_pdf, url=download_url, code=param[0], num=tot, date=param[3]) print("下载完毕!!!") # doc_id = '' # download_url = domain + f'/api/disc/info/download?id={"c998875f-9097-403e-a682-cd0147ce10ae"}' # resp = requests.get(download_url, headers=headers) # with open(f'{"c998875f-9097-403e-a682-cd0147ce10ae"}.pdf', 'wb') as f: # f.write(resp.content) # resp.close()

最新推荐

recommend-type

resnet模型-基于图像分类算法对汉字写的是否工整识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

resnet模型_基于图像分类算法对汉字写的是否工整识别-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档 本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个环境安装的requirement.txt文本 如果有环境安装不会的,可自行网上搜索如何安装python和pytorch,这些环境安装都是有很多教程的,简单的 环境需要自行安装,推荐安装anaconda然后再里面推荐安装python3.7或3.8的版本,pytorch推荐安装1.7.1或1.8.1版本 首先是代码的整体介绍 总共是3个py文件,十分的简便 且代码里面的每一行都是含有中文注释的,小白也能看懂代码 然后是关于数据集的介绍。 本代码是不含数据集图片的,下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可 在数据集文件夹下是我们的各个类别,这个类别不是固定的,可自行创建文件夹增加分类数据集 需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下,每个对应的文件夹里面也有一张提示图,提示图片放的位置 然后我们需要将搜集来的图片,直接放到对应的文件夹下,就可以对代码进行训练了。 运行01生成txt.py,
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB取整函数与Web开发的作用:round、fix、floor、ceil在Web开发中的应用

![MATLAB取整函数与Web开发的作用:round、fix、floor、ceil在Web开发中的应用](https://img-blog.csdnimg.cn/2020050917173284.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2thbmdqaWVsZWFybmluZw==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. MATLAB取整函数概述** MATLAB取整函数是一组强大的工具,用于对数值进行
recommend-type

我想做python的算法工程师,我应该学什么?学习的顺序是什么?网上有什么推荐的免费课程吗?回答具体精确一点不要太笼统

对于想要成为 Python 算法工程师的人来说,他们应该先从掌握 Python 的基础语法开始,然后学习数据结构和算法,并且要深入了解 Python 中的一些科学计算和数据处理库,比如 NumPy、Pandas 等。 学习的顺序可以是先学习基础语法和编程技巧,然后再学习数据结构和算法相关的知识,最后深入了解数据处理和科学计算相关的库。 对于免费课程的推荐,我建议你可以先去 Coursera、edX、Udacity 等网站上寻找相关课程,这些网站上有很多优质的 Python 编程和算法课程,你可以根据自己的需求和学习进度进行选择。此外,还可以考虑一些在线编程网站,如 HackerRank、L
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

MATLAB取整函数与数据分析的应用:round、fix、floor、ceil在数据分析中的应用

![MATLAB取整函数与数据分析的应用:round、fix、floor、ceil在数据分析中的应用](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/a12c695f8b68033fc45008ede036b653.png) # 1. MATLAB取整函数概述 MATLAB提供了一系列取整函数,用于对数值进行四舍五入或截断操作。这些函数包括: - `round`:四舍五入到最接近的整数 - `floor`:向下取整到最小的整数 - `ceil`:向上取整到最大的整数 - `fix`:截断小数部分,返回整数部分 这些函数在数据分析、可视化和特定领域(如金融
recommend-type

r语言如何调用split函数按照factor分开后得到的dataframe

可以使用如下语句: split_dataframe <- split(original_dataframe, original_dataframe$factor_column) 其中,original_dataframe为待拆分的原始数据框,$factor_column为按照哪一列分组(即因子列),split_dataframe为拆分后得到的数据框列表。
recommend-type

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识,同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统,学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中,学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理,使系统功能更全面、实用,从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律,没有缺勤情况,演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细,展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中,学生能够自信地回答问题,展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定,认为学生在课程设计中表现出色,值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分,其中平时表现占比20%,报告成绩占比40%,演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定,最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算,全面评估学生在课程设计中的各项表现,最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计,学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力,同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力,为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中,不仅获得了理论知识的提升,同时也锻炼了实践能力和创新思维,为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握,同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量,学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统,为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述,校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计,学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解,还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础,使其在实际工作中能够胜任更多挑战。