简介：许多朋友问有关Django相关问题的问题。首席执行官在本文中注明将为您提供详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
学习Django查看策略时，我使用基于类的视图（CBV）遇到问题：
让我们简要介绍CBV：
我的观点如下：
URL：
最后，答案是在堆栈溢出上找到的。在此课程中，您不能使用@login_required Decorator，并且您需要使用Method_decorator来通过装饰器（或装饰器列表）并告诉应该装饰哪个类。在CBV中，装饰计划课程非常常见。在django内部使用（在视图类中定义）。所有请求都将通过此类，因此装饰性将相对安全。如下所示，请注意从django.utils.utils.decoratorsimport methodator：decorator：decorator：decorator：decorator：
这个问题得到了解决。这是堆栈溢出的原始答案链接：django/python：'function'对象没有属性'as_view' - 堆栈溢出
装饰器本质上是封闭功能。他可以在不更改源代码的情况下添加其他功能
应用程序方案：在较小的范围内，您可以使用其他功能来使用装饰设备
原则：脱色器遵循开放和关闭的原则
该功能的有效信息通常会记录一些有用的信息，但是一旦将其连接到装饰，打印现象将发生为空
这是因为我们执行的f（）函数实际上在装饰设备中执行sublial（）函数，因此将其打印为空
但是Django框架中使用的修复技术不是
重复一些事情多次（您现在在周期中所做的事情）
ieratable对象iTeraable内部实现__ITER__方法（可以直接充当可直接用于for循环的迭代对象，您可以使用isInstance（）来判断iToserable）
迭代器迭代器具有__next__方法是迭代器。迭代器从第一个值始于一个一个。直到最后才结束。
发电机具有Yeild方法。发电机基于迭代器。它不仅可以获得值，还可以生成值。执行后，发电机生成器的本质是迭代器。
通过列表生成公式，我们可以直接创建一个列表。但是，由于内存限制，列表容量可能受到限制。此外，我们创建了一个包含100万个元素的列表，不仅占据了较大的存储空间。如果我们只是只能访问先前的元素，那么背后大多数元素所占据的空间都是浪费的。
在python中列表发电机循环的一侧计算的机制称为Generator Generator
有很多方法可以创建生成器生成器
python中迭代器的Next（）方法的Next（）方法返回下一个元素或容器对象的对象，该对象抛出了停止性
因为Python中没有“迭代器”，所以具有以下两个特征的类可以称为“迭代器”类：
1.有__next __（）方法，返回容器的下一个元素或扔掉stopitetation异常
2.有一个__ITER __（）方法，迭代器本身
尽管列表，字符串...这些不是迭代器，但我们可以将其转换为迭代器
Python如何合并多种装饰品？教您一些技巧
Django程序，您需要编写大量API，每个功能都需要一些装饰，例如
复制代码如下：
@csrf_exempt
@require_post
DEF FOO（请求）：
经过
由于这么多方法需要编写2个装饰或多个方法，因此可以合并成一条线？
以上功能执行过程应该是
复制代码如下：
csrf_exempt（require_post（foo））
变成
复制代码如下：
def组成（*有趣）：
DEF DECO（F）：
为了恢复娱乐（有趣）：
f =娱乐（f）
返回f
返回装饰
重写功能
复制代码如下：
@compose（csrf_exempt，require_post）
DEF FOO（请求）：
经过
参考：
我可以将两个装饰师组合成一个python
;
根据朋友和同事的强烈建议，我最近开始看到Python。实际上，这主要是因为Python是2007年的一种语言。我该如何与时代保持同步？最近，我似乎一直都有一定的经验。我希望与您分享。
我不打算从PY的语法基础开始，并直接谈论Django的经历：
要首先与Django联系，您需要了解这可能是他的榜样。建立模型就是一切。对于Java的人员来说，这仍然非常有吸引力（当然，这是动态语言的儿科部门）。看一个模型的示例：
懒惰，将用户直接带到django-admin中
类用户（型号。模型）：
用户名= models.charfield（_（_（'用户名'），maxlength = 30，unique = true，value_list = [validator.isalphanuseric]）
first_name = models.charfield（_（_（'firan name'），maxlength = 30，空白= true）
last_name = models.charfield（_（_姓氏'），maxlength = 30，空白= true）
电子邮件= models.emailfield（_（_（_mail地址'），空白= true）
密码= models.charfield（_（_（'密码'），maxlength = 128）
元类：
订购=（'用户名'，）
每个属性都是库表的字段，它非常简单明了。模型提供了许多类型的字段相似的电子邮件field.different字段具有不同的设置，您可以看到相应的原始设置。
模型类内还有类元。此类的属性制定了该表的某些访问策略，例如这里的排序。可以使用Model..ok的_Meta属性获得MetAclass中的属性。那么，该模型如何才能实现数据库的灵活操作table.LET看看。
首先分析/django/django/db/models/base.py，其中包含诸如model.model之类的定义：model：
看看班级定义的第一行，第一行足以让我考虑一段时间：
类模型（对象）：
__ metaclass__ = modelbase
模型使用新样式类定义。对于此内容，您可以让狗看。第一行是__Metaclass_属性的定义。此属性的值是modelbase，它是一个类。该课程的一个例子是此类，我相信您很头晕。然后以这种模型来解释，如果没有__ metaclass__，则实例是一个正常的过程。通过此属性过程，将会有更改：
第一个呼叫basemodel .__新__（CLS，名称，基础，attrs）。返回值是类型类型，然后使用此类创建一个实例。实际上，basemodel是模型的元模型，用于制定模型类的最终外观。有关Meta类的更多信息，请参阅此处。
然后我们的眼睛被转移到基本模型班上，我有一种直觉。梅塔（Meta），班级可以最终使用_meta将其带到这里。看一下基本模型的定义。有点长：
类Modelbase（类型）：
“所有模型的元类”
def __new __（Cls，Name，Bases，Attrs）：
＃如果这不是模型的子类，请不要做任何特别的事情。
如果名称=='模型'或不过滤（lambda b：issubclass（b，model），基地）：＃1 1
返回超级（modelbase，cls）.__新__（CLS，名称，基础，attrs）
＃创建类。
new_class = type .__ new __（Cls，Name，bases，{'__module__'：attr.pop（'__ module__'）}）＃2 2 2
new_class.add_to_class（'_ meta'，options（attr.pop（'meta'，none）））＃3
new_class.add_to_class（'dionNotexist'，types.classtype（'do notexist'，（objectdoesnotexist，），{}），{}）
＃建立完整列表＃4
对于基地的基础：
＃todo：检查“ _Meta”的存在是hackish。
如果在dir（基本）中的'_meta'：
new_class._meta.parents.append（基础）
new_class._meta.parents.extend（base._meta.parents）
model_module = sys.modules [new_class .__模块__]
如果getttr（new_class._meta，'app_label'，none）无：
＃通过查找一个级别来找出app_label。
＃对于'django.contrib.sites.models'，这将是“大小”。
new_class._meta.app_label = model_module .__名称__。拆分（'。'）[-2]＃5
＃如果我们有Alream创建此类，请尽早救助。
m = get_model（new_class._meta.app_label，name，false）＃6
如果m不是没有：
返回m
＃将所有属性添加到类中。
对于obj_name，obj in attr.items（）：
new_class.add_to_class（obj_name，obj）＃7 7
#ADD字段从父母那里继承
对于new_class._meta.parents中的父母：
for parent._meta.fields：
＃仅在此课程死亡时添加火场。
尝试：
new_class._meta.get_field（field.name）
除了fielddoesnotexist：
field.contribute_to_class（new_class，field.name）＃8
new_class._prepare（）
register_models（new_class._meta.app_label，new_class）＃9
＃由于进口的发生方式（递归），我们可能会或可能不会
＃该模型以框架注册的第一类。
＃只能是每个型号的一类，因此我们必须始终返回
＃注册版本。
返回get_model（new_class._meta.app_label，name，false）＃10
让我们简要分析此代码：
1.检查课程是否是模型的子类。如果没有，如果您不进行任何治疗，它将直接传递给父过程，这等同于正常处理类别。请注意，当多个继承继承时，超级应严格使用它。
2.使用类型创建类，创建一个普通的模型类
3.这句话非常重要。add_to_class是模型中的类方法。实际上，此方法将其传递到名称和值中，以将类属性添加到模型中。看到，原始的神奇_meta来自。add_to_class方法很简单。查看其代码：
def add_to_class（CLS，名称，值）：
如果名称=='admin'：
assert type（value）== types.classtype，“％s model MST的％r属性为类，而不是％s对象”％（name，cls ._____，type（value））
值=管理
如果hasattr（value，'contrute_to_class'）：
value.contribute_to_class（CLS，名称）
别的：
setttr（CLS，名称，值）
add_to_class = classMethod（add_to_class）
最后一句话是将此方法提出为类方法。特征是该方法的第一个参数是类。实际上，ClassMethod是装饰器。2.4之后，您可以使用@进行简要介绍。我在这里要提及的是他对管理员的特殊处理。尽管管理模块不在管理模块中，但仍与管理员的内容绑定。以下是“ contrute_to_class”方法的特殊处理。为什么django不会得到脱杯点？也将其包装成选项，一个是在基本模型（该元的包装）中制成的，另一个是在add_to_to_class方法中制成的。这有点不合理。我可能不太了解。我不知道他的意图。
4.元的集成，此类选项提供继承方法
5.获取Applabel，也就是说，将模型的名称分为第二个。我喜欢诸如2之类的设置
6. GET_MODEL方法将其输入缓存。
7.取出所有类属性，然后再进行一次，然后将一般属性安定回。如果此属性具有contrute_to_class，则可以执行该属性（可以完全这样的处理。
8.每个文件调用自己的控制_to_class方法用于特殊处理
9.输入缓存，我们暂时致电缓存。
10.很明显地看到注释。我们必须将模型放在缓存中。
1.我们在查询上使用select_for_update来告诉数据库锁定对象，直到交易完成为止。
2.在数据库中锁定一条线需要数据库事务 - 我们使用Django的Decorator Transaction.Atomic来定义交易。
3.我们使用类方法代替实例方法 - 我们告诉数据库锁定，然后将锁的对象返回给我们。然后，它是从数据库中获得的对象。这个对象不能保证我们不会被锁定。
4.帐户中的所有操作均在数据库交易中执行。
1. API接口功能要求：设计一些接口URL，以允许前端/客户请求此URL获取数据并显示，更改数据（添加，删除和检查）
其次，设计逻辑：获取，发布，放置，补丁，删除通过HTTP协议请求符合恢复规格的设计
第三，简单的源代码：
3.序列化序列化
#IMPORT模型类和REST_FRAMEWORK序列化模块序列化器
从.models导入文章
来自REST_FRAMEWORK导入序列化器
#Define序列化类，使用Modelerializer方法
class carticleSerializer（serializers.modelserializer）：
元类：
模型=文章#Specify序列化模型类
fields ='_ all _'#select序列化字段，您可以自己选择该字段
4.查看功能视图
来自django.http导入httpresponse
来自django.views.decocotors.csrf导入csrf_exempt
从.models导入文章
从.Serializer Import ArticleSerializer
来自REST_FRAMEWORK.RENDERERS导入JSONRENDERER
来自REST_FRAMEWORK.PARSERS导入JSONPARSER
#CH致电CSRF装饰CSRF_EXEMPT模块解决交叉域访问问题
#jsonrenderer，将python的dict转换为客户
#JSONPARSER负责转换要求接收到DICE的JSON数据
＃写写一
#call the Docoration @csrf_exempt在越过域视图的需要
@csrf_exempt
DEF ARTICE_LIST（请求）：
如果request.method =='get'：
Arts = Article.Objects.all（）#get模型数据
ser = carticleSerializer（实例=艺术，许多= true）#serializatized数据实例
#Next，在REST_FRAMEWORK方法中使用JSONRENDER方法渲染数据
JSON_DATA = JSONRENDERER（）。渲染（ser.data）
返回httpresponse（json_data，content_type ='application/json'，status = 200）
＃写法2
jsonresponse类（httpresponse）：
def _ init（self，data，** kwargs）：
content = jsonrenderer（）。渲染（数据）
kwargs ['content_type'] ='application/json'
super（jsonresponse，self）._ init（内容，** kwargs）
#prand和删除并根据ID修改操作接口
@csrf_exempt
DEF ARTICE_DETAIL（请求，ID）：
尝试：
art = article.objects.get（id = id）
除了文章。
返回httpresponse（状态= 404）
评论：
*写入方法II定义JSONRESPONSE类以打包返回的数据数据和content_type返回类型
*API接口
获取/发布
获取/put/patch/delete
*Postman测试渲染
结论：以上是首席执行官注释引入的Django的所有内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并关注此网站。