下面这段代码每一句是什么意思：sentence = news_dict['title'] keys = analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) # 限制推荐长度 recommend_len = 3 recommend_list = [] for key in keys: sql = f'select * from news where title like "%{key}%" and id !={news_dict["id"]}' res = db_model.DbModel().getAll(sql) recommend_list.extend(res) if len(recommend_list) >=recommend_len: break # news_list = list(news_model.newsModel.objects.all()) # recommend_list = list(map(lambda x:x.__dict__,random.sample(news_list, k=3))) #---------- recommend_list = recommend_list[:recommend_len] return render(request, "details.html", {"id": id, "user": user, "news": news_dict, "score": score, "collect": collect,'recommend':recommend_list})

这段代码的作用是在新闻详情页面中，根据当前新闻的标题提取出关键词，并在数据库中搜索包含这些关键词的其他新闻，将其推荐给用户。具体每一句的意思如下：

1. `sentence = news_dict['title']`：从字典 `news_dict` 中获取新闻标题，并赋值给变量 `sentence`。

2. `keys = analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())`：使用 jieba 库的 `extract_tags()` 方法，提取出新闻标题中的关键词，并将它们存储在列表 `keys` 中。其中，`topK` 参数表示提取的关键词数量上限，`withWeight` 参数表示是否返回关键词的权重，`allowPOS` 参数表示允许的词性。

3. `recommend_len = 3`：设定推荐新闻的数量上限为 3 条。

4. `recommend_list = []`：创建一个空列表 `recommend_list`，用于存储推荐的新闻。

5. `for key in keys:`：遍历关键词列表 `keys` 中的每一个关键词。

6. `sql = f'select * from news where title like "%{key}%" and id !={news_dict["id"]}'`：构造 SQL 查询语句，查询新闻表中标题包含当前关键词且不是当前新闻的所有新闻。其中，`f` 表示字符串格式化，`{}` 中的内容会被替换为相应的变量值。

7. `res = db_model.DbModel().getAll(sql)`：调用 `DbModel()` 类的 `getAll()` 方法执行 SQL 查询语句，并将结果存储在列表 `res` 中。该方法返回的是一个包含多个字典的列表，每个字典表示一条查询结果。

8. `recommend_list.extend(res)`：将查询结果列表 `res` 中的元素添加到推荐列表 `recommend_list` 中。

9. `if len(recommend_list) >=recommend_len: break`：如果推荐列表中的新闻数量达到了上限 `recommend_len`，则跳出循环。

10. `recommend_list = recommend_list[:recommend_len]`：如果推荐列表中的新闻数量超过了上限 `recommend_len`，则只保留前 `recommend_len` 条。

11. `return render(request, "details.html", {"id": id, "user": user, "news": news_dict, "score": score, "collect": collect,'recommend':recommend_list})`：将渲染后的 HTML 页面返回给用户，其中包含新闻详情、用户信息、新闻评分、新闻收藏状态和推荐新闻列表等信息。