Python

choices参数 我们存用户信息性别时，写入数据库时，写入的是数字1或2， 但从数据库读取时，我们又不能直接将数字展示给用户， 我们需要将1和2对应的男女展示给用户 choices的定义 choices参数是在models中定义 from django.db import models class User(models.Model): username = models.CharField(max_length=32) age = models.IntegerField() choices = ( (1,'男'),(2,'女'),(3,'其他') ) gender = models.IntegerField(choices=choices) choices怎么用 print(user_obj.get_gender_display()) # 只要是choices字段 在获取数字对应的值 # 固定语法：get_choices字段名_display() choices容错 比如数据库中某个用户的gender存的是4， 但是choices中没有4对应的值那么不会报错， 而是展示的是数据库中存的这个值4 user_obj = models.User.objects.filter(name='jason').first() print(user_obj.get_gender_display()) # 男user_obj = models.User.objects.filter(name='tank').first() print(user_obj.get_gender_display()) # 4 MTV和MVC模型 django框架 自称为是MTV框架 M:models T:templates V:views MVC M:models V:views C:controller控制器(urls) 本质:MTV其实也是MVC Ajax 特点： 异步提交 局部刷新（比如注册页面，实时检测用户名是否已存在） 目前发送请求的方式 GET POST a标签href属性 GET请求 ...

常用字段 常见字段 AutoField int自增列，必须填入参数primary_key=True。当model中如果没有自增列，则会自动创建一个列名为id的列。 IntegerField 一个整数类型，范围在-214748368to214748367。(一般不用它来存手机号，位数也不够，直接用字符串存) CharField 字符类型，必须提供max_length参数，max_length表示字符长度。 这里需要知道的是Django中的CharField对应的MySQL数据库中的varchar类型，没有设置对应char类型的字段，但是Django允许我们自定义新的字段，下面我们来自定义对应于数据库的char类型 EmailField() varchar(254)内部是个varchar字段** ** BooleanField(Field) is_delete = BooleanField() 给该字段传值的时候 你只需要传布尔值即可 但是对应到数据库 它存的是0和1 TextField(Field) - 文本类型 用来存大段文本 FileField(Field) - 字符串，路径保存在数据库，文件上传到指定目录 - 参数： upload_to = "" 用户上传的文件会自动放到等号后面指定的文件路径中 storage = None 存储组件，默django.core.files.storage.FileSystemStorage 自定义char字段 from django.db import models # Create your models here. #Django中没有对应的char类型字段，但是我们可以自己创建 class FixCharField(models.Field): ''' 自定义的char类型的字段类 ''' def __init__(self,max_length,*args,**kwargs): self.max_length=max_length super().__init__(max_length=max_length,*args,**kwargs) def db_type(self, connection): ''' 限定生成的数据库表字段类型char，长度为max_length指定的值 :param connection: :return: ''' return 'char(%s)'%self.max_length #应用上面自定义的char类型 class Class(models.Model): id=models.AutoField(primary_key=True) title=models.CharField(max_length=32) class_name=FixCharField(max_length=16) gender_choice=((1,'男'),(2,'女'),(3,'保密')) gender=models.SmallIntegerField(choices=gender_choice,default=3) DateField ...

ORM单表操作 单表操作演示表 class Book(models.Model): name = models.CharField(max_length=32) price = models.DecimalField(max_digits=8,decimal_place=2) publish = models.CharField(max_length=32) author = models.CharField(max_length=32) create_time = models.DateField(null=True) # 配置auto_now_add=True，创建数据记录的时候会把当前时间添加到数据库。 # 配置上auto_now=True，每次更新数据记录的时候会更新该字段。 新增数据 # 第一种：有返回值，并且就是当前被创建的数据对象 modles.Book.objects.create(name='',price='',publish='',author='',create_time='2019-5-1') # 第二种：先实例化产生对象，然后调用save方法保存 book_obj = models.Book(name='',price='',publish='',author='',create_time='2019-5-1') book_obj.save() # 2.验证时间格式字段即可以传字符串也可以传时间对象 import datetime ctime = datetime.datetime.now() book = models.Book.objects.create(name='',price='',author='',create_time=ctime) 删除数据 """删除数据""" # 1.删除书名为xxx的这本书 queryset方法 res = models.Book.objects.filter(name='').delete() print(res) # 2.删除书名为xxx的这本书 queryset方法 res = models.Book.objects.filter(name='').first() res.delete() 修改数据 # 1.queryset修改 models.Book.objects.filter(name='').update(price='') # 2.对象修改 book = models.Book.objects.filter(name='').first() book.price = 66.66 book.save() # 对象只有保存方法 这样也能实现修改需求 查询数据的13个方法 ...

模版语法 两大类 {{}} 变量相关 {%%} 逻辑相关 给模版传值 python所有的数据类型都可以被传递到前端页面 注意在传递函数的时候，会自动加括号调用，前端展示的是函数调用的之后的返回值(ps:前端在调用函数的时候，是不支持给函数传递额外参数的) 如果你想在前端获取后端传递的某个容器类型中的具体元素 那么你可以通过句点符来获取具体的元素 .索引 .键 变量 在Django的模板语言中按此语法使用：{{ 变量名 }}。 当模版引擎遇到一个变量，它将计算这个变量，然后用结果替换掉它本身。 变量的命名包括任何字母数字以及下划线 ("_")的组合。 变量名称中不能有空格或标点符号。 点（.）在模板语言中有特殊的含义。当模版系统遇到点(".")，它将以这样的顺序查询： 字典查询（Dictionary lookup） 属性或方法查询（Attribute or method lookup） 数字索引查询（Numeric index lookup） 注意事项： 如果计算结果的值是可调用的，它将被无参数的调用。 调用的结果将成为模版的值。 如果使用的变量不存在， 模版系统将插入 string_if_invalid 选项的值， 它被默认设置为’’ (空字符串) 。 几个例子： view中代码： def template_test(request): l = [11, 22, 33] d = {"name": "alex"} class Person(object): def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def dream(self): return "{} is dream...".format(self.name) Alex = Person(name="Alex", age=34) Egon = Person(name="Egon", age=9000) Eva_J = Person(name="Eva_J", age=18) person_list = [Alex, Egon, Eva_J] return render(request, "template_test.html", {"l": l, "d": d, "person_list": person_list}) 模板中支持的写法： ...

1.Django orm中表与表之间建关系 数据库表与表之间建关系 图书管理系统为例，书籍表，作者表，出版社表，作者详情表 书籍和出版社是一对多 外键字段建在书籍表中 书籍和作者是多对多 需要第三个表记录多对多关系 作者和作者详情是一对一 记录在最常用的那张表 Django orm中 一对多 ForeignKey(to=‘Publish’) 一对一 OneToOneField(to=‘AuthorDetail’) 多对多 ManyToManyField(to=‘Author’) 注意：前面两个关键字会自动在字段后面加id 最后一个关键字 并不会产生实际字段 只是告诉django orm自动创建第三张表 2.路由层 2.1 URL配置 基本格式【1.0版本】 from django.conf.urls import url urlpatterns = [ url(正则表达式, views视图函数，参数，别名), ] 基本格式【2.0版本】 from django.urls import path urlpatterns = [ path('articles/2003/', views.special_case_2003), path('articles/<int:year>/', views.year_archive), path('articles/<int:year>/<int:month>/', views.month_archive), path('articles/<int:year>/<int:month>/<slug:slug>/', views.article_detail), ] 2.0版本已经不能使用正则表达式，只能精准匹配 1.0版本参数说明 正则表达式：一个正则表达式字符串 views视图函数：一个可调用对象，通常为一个视图函数或一个指定视图函数路径的字符串 参数：可选的要传递给视图函数的默认参数（字典形式） 别名：一个可选的name参数 Django版本区别 django1.X跟django2.X版本区别 1.路由层1.X用的是url，而2.X用的是path 2.路由层2.X中的path第一个参数不再是正则表达式,而是写什么就匹配什么 是精准匹配, 3.当你使用2.X不习惯的时候,2.X还有一个叫re_path，2.x中的re_path就是你1.X的url 4.虽然2.X中path不支持正则表达式 但是它提供了五种默认的转换器 ...

Django简易版 1. 纯手撸一个简易版的web框架 1.1 手动处理socket请求 1.2 手动处理http请求 1.3 根据用户访问url的不同，响应不同的结果 2. wsgireg模块(web服务端网关接口) 2.1 封装socket代码 2.2 拆分请求发来时的http格式的数据为一个大字典 2.3 打包数据为响应发回时的http格式的数据 2.4 启动 server = make_server('127.0.0.1',8080,run) # 实时监测，一旦有客户端接入，自动加括号调用run方法 server.server_forever() # 启动服务端 3. 如何给html页面传递数据 3.1 字符串替换 3.2 jinja2模块 1. 模版的渲染(传数据) 2. 模版语法(极其贴近python语法) from jinja2 import Template # 将文本格式的html数据传入Template render() # 模板语法 {{ data }} {% for user in user_list %} {% endfor %} # 模板语法 只有两种情况 {{}}:变量相关 {%%}:逻辑相关 4.对不同的功能拆封成不同的文件 templates文件夹(专门放html文件) urls.py views.py Django总览版 ...

Web框架本质 我们可以这样理解：所有的Web应用本质上就是一个socket服务端，而用户的浏览器就是一个socket客户端。 这样我们就可以自己实现Web框架了。 半成品自定义web框架 import socket sk = socket.socket() sk.bind(("127.0.0.1", 80)) sk.listen() while True: conn, addr = sk.accept() data = conn.recv(8096) conn.send(b"OK") conn.close() 可以说Web服务本质上都是在这十几行代码基础上扩展出来的。这段代码就是它们的祖宗。 用户的浏览器一输入网址，会给服务端发送数据，那浏览器会发送什么数据？怎么发？这个谁来定？ 你这个网站是这个规定，他那个网站按照他那个规定，这互联网还能玩么？ 所以，必须有一个统一的规则，让大家发送消息、接收消息的时候有个格式依据，不能随便写。 这个规则就是HTTP协议，以后浏览器发送请求信息也好，服务器回复响应信息也罢，都要按照这个规则来。 HTTP协议主要规定了客户端和服务器之间的通信格式，那HTTP协议是怎么规定消息格式的呢？ 让我们首先打印下我们在服务端接收到的消息是什么。 import socket sk = socket.socket() sk.bind(("127.0.0.1", 80)) sk.listen() while True: conn, addr = sk.accept() data = conn.recv(8096) print(data) # 将浏览器发来的消息打印出来 conn.send(b"OK") conn.close() 输出： b'GET / HTTP/1.1\r\nHost: 127.0.0.1:8080\r\nConnection: keep-alive\r\nUpgrade-Insecure-Requests: 1\r\nUser-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.186 Safari/537.36\r\nAccept: text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8\r\nDNT: 1\r\nAccept-Encoding: gzip, deflate, br\r\nAccept-Language: zh-CN,zh;q=0.9\r\nCookie: csrftoken=RKBXh1d3M97iz03Rpbojx1bR6mhHudhyX5PszUxxG3bOEwh1lxFpGOgWN93ZH3zv\r\n\r\n' 然后我们再看一下我们访问博客园官网时浏览器收到的响应信息是什么。 ...

IO模型 »>思维导图****> »博客园**** IO模型介绍 为了更好地了解IO模型，我们需要事先回顾下：同步、异步、阻塞、非阻塞 同步（synchronous） IO和异步（asynchronous） IO，阻塞（blocking） IO和非阻塞（non-blocking）IO分别是什么，到底有什么区别？这个问题其实不同的人给出的答案都可能不同，比如wiki，就认为asynchronous IO和non-blocking IO是一个东西。这其实是因为不同的人的知识背景不同，并且在讨论这个问题的时候上下文(context)也不相同。所以，为了更好的回答这个问题，我先限定一下本文的上下文。 本文讨论的背景是Linux环境下的network IO。本文最重要的参考文献是Richard Stevens的“UNIX® Network Programming Volume 1, Third Edition: The Sockets Networking ”，6.2节“I/O Models ”，Stevens在这节中详细说明了各种IO的特点和区别，如果英文够好的话，推荐直接阅读。Stevens的文风是有名的深入浅出，所以不用担心看不懂。本文中的流程图也是截取自参考文献。 Stevens在文章中一共比较了五种IO Model： blocking IO 阻塞IO nonblocking IO 非阻塞IO IO multiplexing IO多路复用 signal driven IO 信号驱动IO asynchronous IO 异步IO 由signal driven IO（信号驱动IO）在实际中并不常用，所以主要介绍其余四种IO Model。 再说一下IO发生时涉及的对象和步骤。对于一个network IO (这里我们以read举例)，它会涉及到两个系统对象，一个是调用这个IO的process (or thread)，另一个就是系统内核(kernel)。当一个read操作发生时，该操作会经历两个阶段： #1）等待数据准备 (Waiting for the data to be ready) #2）将数据从内核拷贝到进程中(Copying the data from the kernel to the process) ...

并发编程(四) »>思维导图> »博客园**** 进程池与线程池 什么是池？在保证计算机硬件安全的情况下最大限度的利用计算机 池其实是降低了程序的运行效率 但是保证了计算机硬件的安全 (硬件的发展跟不上软件的速度) p = ThreadPoolExecutor()创建线程池，括号内可以传参数指定线程池内的线程个数，也可以不传，不传默认是当前所在计算机的cpu个数乘5 p = ProcessPoolExecutor()创建进程池，默认是当前计算机cpu的个数 池子中创建的进程/线程创建一次就不会再创建了，至始至终用的都是最初的那几个，这样的话节省了反复开辟进程/线程的资源 concurrent.futures 模块提供异步执行回调高层接口 异步执行可以由 ThreadPoolExecutor 使用线程或由 ProcessPoolExecutor 使用单独的进程来实现。 两者都是实现抽像类 Executor 定义的接口。 p.submit(fn, *args, **kwargs)朝池子提交任务，异步提交 调度可调用对象 fn，以 fn(*args **kwargs) 方式执行并返回 Future 对像代表可调用对象的执行。 p.shutdown(wait=True)关闭池子 #等待池子中所有的任务执行完毕之后 才会往下运行代码 ThreadPoolExecutor 是 Executor 的子类，它使用线程池来异步执行调用。 ProcessPoolExecutor 是 Executor 的子类，它使用进程池来实现异步执行调用。 ProcessPoolExecutor 使用 multiprocessing 回避 Global Interpreter Lock 但也意味着只可以处理和返回可序列化的对象。 main 模块必须可以被工作者子进程导入。这意味着 ProcessPoolExecutor 不可以工作在交互式解释器中。 异步回调 提交任务的方式 同步：提交任务之后 原地等待任务的返回结果 期间不做任何事 异步：提交任务之后 不等待任务的返回结果(异步的结果怎么拿？？？) 直接执行下一行代码 异步回调机制:当异步提交的任务有返回结果之后，会自动触发回调函数的执行 result()原地等待任务的返回结果 p.submit(fn,*args, **kwargs).add_done_callback(fn)提交任务的时候 绑定一个回调函数 一旦该任务有结果 立刻执行对于的回调函数 ...

并发编程(三) »>思维导图> »博客园**** GIL全局解释器锁 Cpython解释器：python解释器有很多种，最常见的就是Cpython解释器 GIL本质也是一把互斥锁 将并发变成串行牺牲效率保证数据的安全 用来阻止同一个进程下的多个线程的同时执行 (同一个进程内多个线程无法实现并行但是可以实现并发) GIL的存在是因为CPython解释器的内存管理不是线程安全的 因为进程内的垃圾回收机制也是一个线程，所以有可能造成其他线程例如赋值时，刚创建值，还没指向变量名就被回收，再赋值直接报错 python的多线程没法利用多核优势 是不是就是没有用了? 研究python的多线程是否有用需要分情况讨论 四个任务 计算密集型的 10s 单核情况下 开线程更省资源 多核情况下 开进程 10s 开线程 40s 四个任务 IO密集型的 单核情况下 开线程更节省资源 多核情况下 开线程更节省资源 python的多线程到底有没有用 需要看情况而定 并且肯定是有用的 多进程+多线程配合使用 多线程不能使用多核是所有解释型语言的通病 GIL与普通互斥锁 from threading import Thread import time n = 100 def task(): global n tmp = n # time.sleep(1) n = tmp -1 t_list = [] for i in range(100): t = Thread(target=task) t.start() t_list.append(t) for t in t_list: t.join() print(n) 死锁与递归锁 ...