python天气预报代码_python 天气预报可视化分析

1.django怎么改request

2.python多少版本（python有几个版本）

3.python能做什么科学计算

4.Django中怎么使用django-celery完成异步任务

5.django如何实现异步视图（django 异步orm）

导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于django异步怎么返回前端的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

Django接受前端数据的几种方法

字符型

字符型的数据相对好获取，前端传递的方法如下：

sendData={"exporttype":exporttype，

"bugids":bugids，

"test":JSON.stringify({"test":"test"})

};

在Django的后端只要使用exporttype=request.GET.get("exporttype")

就能正常的获取到这个数据了。

注意：在Python2.7中数据是unicode编码的，如果要使用，有时候需要进行转str

结果示例：

Excletype'unicode'

数组型

获取数组型的数据如果使用获取字符串的数据的方法，打出的结果是None。我们要使用这个方法：

bugids=request.GET.getlist("bugids[]")

这样获取的数据就是数组类型。

注意：获取的数组中的元素是unicode编码的，在某些时候使用需要转编码

结果示例：

传递的url

[14/Jul/201611:00:41]"GET/testtools/exportbug/?exporttype=Exclebugids%5B%5D=102bugids%5B%5D=101bugids%5B%5D

获取的数据

[u'102'，u'101'，u'100'，u'99'，u'98'，u''，u'96'，u'95'，u'94'，u'93'，u'92'，u'91'，u'90'，u'89'，u'88'，u'87'

字典型

字典型数据其实可以当成字符串数据来处理，获取到对应字符串后使用JSON模块做一下格式化就行了。

对于前端来说，传递字典型的数据就是传递JSON数据，所以使用的方法是：

"test":JSON.stringify({"test":"test"})

结果示例：

{"test":"test"}type'unicode'

相关源码

Get方法

Get方法是wsgi里面的一个方法。

defGET(self):

#TheWSGIspecsays'QUERY_STRING'maybeabsent.

raw_query_string=get_bytes_from_wsgi(self.environ，'QUERY_STRING'，'')

return.QueryDict(raw_query_string，encoding=self._encoding)

最终返回的是一个.QueryDict(raw_query_string，encoding=self._encoding)的原始数据，而QueryDict继承于MultiValueDict，所以我们直接看MultiValueDict就好了。

MultiValueDict

其实源码看起来并不难。

defget(self，key，default=None):

"""

Returnsthelastdatalueforthepassedkey.Ifkeydoesn'texist

orvalueisanemptylist，thendefaultisreturned.

"""

try:

val=self[key]

exceptKeyError:

returndefault

ifval==[]:

returndefault

returnval

defgetlist(self，key，default=None):

"""

Returnsthelistofvaluesforthepassedkey.Ifkeydoesn'texist，

thenadefaultvalueisreturned.

"""

try:

returnsuper(MultiValueDict，self).__getitem__(key)

exceptKeyError:

ifdefaultisNone:

return[]

returndefault

def__getitem__(self，key):

"""

Returnsthelastdatalueforthiskey，or[]ifit'sanemptylist;

raisesKeyErrorifnotfound.

"""

try:

list_=super(MultiValueDict，self).__getitem__(key)

exceptKeyError:

raiseMultiValueDictKeyError(repr(key))

try:

returnlist_[-1]

exceptIndexError:

return[]

djangoviews怎么返回json

直接利用python提供的json包，在djangomodel的定义中增加一个方法toJSON，利用djangomodel能访问_meta.fields得到相关属性而得到，例子如下：

classCategory(models.Model):

autoid=models.AutoField(primary_key=True)

email=models.CharField(max_length=150,blank=False)

comtype=models.CharField(max_length=20,blank=False)

catname=models.CharField(max_length=150,blank=False)

def__unicode__(self):

return'%s'%(self.catname)

deftoJSON(self):

importjson

returnjson.dumps(dict([(attr,getattr(self,attr))forattrin[f.nameforfinself._meta.fields]]))

然后用django查出数据，并转换成json，代码如下：

row=models.Category.objects.get(autoid=23)

printrow.toJSON()

django怎样返回一个页面

定义一个页面模版hello.html

定义好url

定义一个view，最后render(request,'hello.html',locals())

访问上面定义的url

Django中怎么使用django-celery完成异步任务

许多Django应用需要执行异步任务,以便不耽误request的执行.我们也可以选择许多方法来完成异步任务,使用Celery是一个比较好的选择,因为Celery

有着大量的社区支持,能够完美的扩展,和Django结合的也很好.Celery不仅能在Django中使用,还能在其他地方被大量的使用.因此一旦学会使用Celery,我

们可以很方便的在其他项目中使用它.

1.Celery版本

本篇博文主要针对Celery3.0.x.早期版本的Celery可能有细微的差别.

2.Celery介绍

Celery的主要用处是执行异步任务,可以选择延期或定时执行功能.为什么需要执行异步任务呢?

第一,设用户正发起一个request,并等待request完成后返回.在这一request后面的view功能中,我们可能需要执行一段花费很长时间的程序任务,这一时间

可能远远大于用户能忍受的范围.当这一任务并不需要立刻执行时,我们便可以使用Celery在后台执行,而不影响用户浏览网页.当有任务需要访问远程服务器完

成时,我们往往都无法确定需要花费的时间.

第二则是定期执行某些任务.比如每小时需要检查一下天气预报,然后将数据储存到数据库中.我们可以编写这一任务,然后让Celery每小时执行一次.这样我们

的web应用便能获取最新的天气预报信息.

我们这里所讲的任务task,就是一个Python功能(function).定期执行一个任务可以被认为是延时执行该功能.我们可以使用Celery延迟5分钟调用function

task1,并传入参数(1,2,3).或者我们也可以每天运行该function.

我们偏向于将Celery放入项目中,便于task访问统一数据库和Django设置.

当task准备运行时,Celery会将其放入列队queue中.queue中储存着可以运行的task的list.我们可以使用多个queue,但为了简单,这里我们只使用一个.

将任务task放入queue就像加入todolist一样.为了使task运行,我们还需要在其他线程中运行的苦工worker.worker实时观察着代运行的task,并逐一运行这

些task.你可以使用多个worker,通常他们位于不同服务器上.同样为了简单起见,我们这只是用一个worker.

我们稍后会讨论queue,worker和另外一个十分重要的进程,接下来我们来动动手:

3.安装Celery

我们可以使用pip在vietualenv中安装:

pipinstalldjango-celery

4.Django设置

我们暂时使用djangorunserver来启动celery.而Celery代理人(broker),我们使用Djangodatabasebrokerimplementation.现在我们只需要知道Celery

需要broker,使用django自身便可以充当broker.(但在部署时,我们最好使用更稳定和高效的broker,例如Redis.)

在settings.py中:

importdjcelery

djcelery.setup_loader()

BROKER_URL='django://'

...

INSTALLED_APPS=(

...

'djcelery',

'kombu.transport.django',

...

)

第一二项是必须的,第三项则告诉Celery使用Django项目作为broker.

在INSTALLED_APPS中添加的djcelery是必须的.kombu.transport.django则是基于Django的broker

最后创建Celery所需的数据表,如果使用South作为数据迁移工具,则运行:

pythonmanage.pymigrate

否则运行:(Django1.6或Django1.7都可以)

pythonmanage.pysyncdb

5.创建一个task

正如前面所说的,一个task就是一个Pyhtonfunction.但Celery需要知道这一function是task,因此我们可以使用celery自带的装饰器decorator:@task.在

django目录中创建taske.py:

fromceleryimporttask

@task()

defadd(x,y):

returnx+y

当settings.py中的djcelery.setup_loader()运行时,Celery便会查看所有INSTALLED_APPS中目录中的tasks.py文件,找到标记为task的function,并

将它们注册为celerytask.

将function标注为task并不会妨碍他们的正常执行.你还是可以像平时那样调用它:z=add(1,2).

6.执行task

让我们以一个简单的例子作为开始.例如我们希望在用户发出request后异步执行该task,马上返回response,从而不阻塞该request,使用户有一个流畅的访问

过程.那么,我们可以使用.delay,例如在在views.py的一个view中:

frommy.tasksimportadd

...

add.delay(2,2)

...

Celery会将task加入到queue中,并马上返回.而在一旁待命的worker看到该task后,便会按照设定执行它,并将他从queue中移除.而worker则会执行以下代

码:

importmy.tasks.add

my.tasks.add(2,2)

7.关于import

这里需要注意的是,在impprttask时,需要保持一致.因为在执行djcelery.setup_loader()时,task是以INSTALLED_APPS中的名,

加.tasks.function_name注册的,如果我们由于pythonpath不同而使用不同的引用方式时(例如在tasks.py中使用frommyproject.my.tasksimport

add形式),Celery将无法得知这是同一task,因此可能会引起奇怪的bug.

8.测试

a.启动worker

正如之前说到的,我们需要worker来执行task.以下是在开发环境中的如何启动worker:

首先启动terminal,如同开发django项目一样,激活virtualenv,切换到django项目目录.然后启动django自带web服务器:pythonmanage.pyrunserver.

然后启动worker:

pythonmanage.pyceleryworker--loglevel=info

此时,worker将会在该terminal中运行,并显示输出结果.

b.启动task

打开新的terminal,激活virtualenv,并切换到django项目目录:

$pythonmanage.pyshell

frommy.tasksimportadd

add.delay(2,2)

此时,你可以在worker窗口中看到worker执行该task:

[2014-10-0708:47:08,076:INFO/MainProcess]Gottaskfrombroker:my.tasks.add[e080e047-b2a2-43a7-af74-d7d9d98b02fc]

[2014-10-0708:47:08,299:INFO/MainProcess]Taskmy.tasks.add[e080e047-b2a2-43a7-af74-d7d9d98b02fc]succeededin0.183349132538s:4

9.另一个例子

下面我们来看一个更为真实的例子,在views.py和tasks.py中:

#views.py

frommy.tasksimportdo_something_with_form_data

defview(request):

form=SomeForm(request.POST)

ifform.is_valid():

data=form.cleaned_data

#Scheduleatasktoprocessthedatalater

do_something_with_form_data.delay(data)

returnrender_to_response(...)

#tasks.py

@task

defdo_something_with_form_data(data):

call_slow_web_service(data['user'],data['text'],...)

10.调试

由于Celery的运行需要启动多个部件,我们可能会漏掉一两个.所以我们建议:

使用最简单的设置

使用pythondebug和logging功能显示当前的进程

11.Eager模式

如果在settings.py设置:

CELERY_ALWAYS_EER=True

那么Celery便以eager模式运行,则task便不需要加delay运行:

#若启用eager模式,则以下两行代码相同

add.delay(2,2)

add(2,2)

12.查看queue

因为我们使用了django作为broker,queue储存在django的数据库中.这就意味着我们可以通过djangoadmin查看该queue:

#admin.py

fromdjango.contribimportadmin

fromkombu.transport.djangoimportmodelsaskombu_models

admin.site.register(kombu_models.Message)

13.检查结果

每次运行异步task后,Celery都会返回AsyncResult对象作为结果.你可以将其保存,然后在将来查看该task是否运行成功和返回结果:

#views.py

result=add.delay(2,2)

...

ifresult.ready():

print"Taskhasrun"

ifresult.successful():

print"Resultwas:%s"%result.result

else:

ifisinstance(result.result,Exception):

print"Taskfailedduetoraisinganexception"

raiseresult.result

else:

print"Taskfailedwithoutraisingexception"

else:

print"Taskhasnotyetrun"

14.定期任务

还有一种Celery的常用模式便是执行定期任务.执行定期任务时,Celery会通过celerybeat进程来完成.Celerybeat会保持运行,一旦到了某一定期任务需要执

行时,Celerybeat便将其加入到queue中.不像worker进程,Celerybeat只有需要一个即可.

启动Celerybeat:

pythonmanage.pycelerybeat

使Celery运行定期任务的方式有很多种,我们先看第一种,将定期任务储存在django数据库中.即使是在django和celery都运行的状态,这一方式也可以让我们

方便的修改定期任务.我们只需要设置settings.py中的一项便能开启这一方式:

#settings.py

CELERYBEAT_SCHEDULER='djcelery.schedulers.DatabaseScheduler'

Django前台与后台交互问题

你这个问题描述，着实有点让人费解。感觉你对这方面了解不深，所以一般像你这样的问题很少会有人回答，因为回答之后，你会有更多的疑问，甚至是一直问下去。

在学习的过程中，你要学会自己去搜索解决....

Django。如果你看过官方文档的话，查询数据并把列表传到前台。肯定没问题，很简单的几行代码。如果你不会，那就去查看相应版本的django文档。

jqueryajax请求。看下面的示例代码

//这是一个ajax异步请求，使用post方法

$.ajax({type:?"POST",

url:?"/message/",

data:?{

telnum:?$("#telnum").val(),

ordernum:?$("#ordernum").val(),

mesgchannel:?$("#mesgchannel").val(),

mesglevel:?$("#mesglevel").val(),

starttime:?$("#datepicker1").val(),

endtime:?$("#datepicker2").val()

},

success:?function(response){

$('#result').html(response);

}

});

//下面这个是异步请求成功之后，用于接收数据的html标签

div

div?id="result"?class="alert"/div

/div

结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于django异步怎么返回前端的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～

django怎么改request

本篇文章给大家谈谈django怎么完成贴吧回复功能，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

1、如何用django开发一个简易个人Blog-Python2、Django和Flask这两个框架在设计上各方面有什么优缺点3、用python +django写一个简单的留言板（可留言，可回复） 哪位大侠有完整的代码(包括页面的数据库)4、Django中怎么使用django-celery完成异步任务如何用django开发一个简易个人Blog-Python

设计并实现一个基于Python的个人博客系统, 需要完成如下功能

完成个人博客系统的设计和开发

用户可以通过个人博客系统，发布最新的日志

运用所学专业理论及实践，分析解决遇到的问题以提高自己的动手、思考及解决问题的能力

主要模块如下

文章管理模块：主要功能是管理员系统管理员登入后，浏览查看文章，删除不好的文章等功能

标签管理模块：主要功能是管理员系统管理员登入后，浏览查看相册，删除相册等功能

文章、标签浏览模块：主要功能是游客进入系统后。可以浏览文章列表，可以按标签查看文章

评论系统模块, 游客可以发表查看别人的评论

安装与使用

项目用Django框架进行开发, Django是一个用于快速web开发的优异方案(几乎没有之一), 获取源码后可以按照如下方式来运行代码

新建mysql数据库, 将数据库sql文件导入

修改源码包中的 csworkblog/settings.py 文件, 将DATABASES这个变量里的内容改一下, 这个就是你本地的数据库url和用户名密码, 其中NAME为你的database名称

进入源码包, 打开cmd, 运行命令 python manager.py runserver 就能启动服务, 端口为8000

为后台管理界面, 管理员用户名密码为 admin 123456, 可以进行文章管理标签管理评论管理

界面还是比较好看的, 项目截图源码下载地址 ?cs-work/p/21031?

Django和Flask这两个框架在设计上各方面有什么优缺点

（1）Flask

Flask确实很“轻”，不愧是Micro Framework，从Django转向Flask的开发者一定会如此感慨，除非二者均为深入使用过

Flask自由、灵活，可扩展性强，第三方库的选择面广，开发时可以结合自己最喜欢用的轮子，也能结合最流行最强大的Python库

入门简单，即便没有多少web开发经验，也能很快做出网站

非常适用于小型网站

非常适用于开发web服务的API

开发大型网站无压力，但代码架构需要自己设计，开发成本取决于开发者的能力和经验

各方面性能均等于或优于Django

Django自带的或第三方的好评如潮的功能，Flask上总会找到与之类似第三方库

Flask灵活开发，Python高手基本都会喜欢Flask，但对Django却可能褒贬不一

Flask与关系型数据库的配合使用不弱于Django，而其与NoSQL数据库的配合远远优于Django

Flask比Django更加Pythonic，与Python的philosophy更加吻合

（2）Django

Django太重了，除了web框架，自带ORM和模板引擎，灵活和自由度不够高

Django能开发小应用，但总会有“杀鸡焉用牛刀”的感觉

Django的自带ORM非常优秀，综合评价略高于SQLAlchemy

Django自带的模板引擎简单好用，但其强大程度和综合评价略低于Jinja

Django自带ORM也使Django与关系型数据库耦合度过高，如果想使用MongoDB等NoSQL数据，需要选取合适的第三方库，且总感觉Django+SQL才是天生一对的搭配，Django+NoSQL砍掉了Django的半壁江山

Django目前支持Jinja等非官方模板引擎

Django自带的数据库管理好评如潮

Django非常适合企业级网站的开发：快速、靠谱、稳定

Django成熟、稳定、完善，但相比于Flask，Django的整体生态相对封闭

Django是Python web框架的先驱，用户多，第三方库最丰富，最好的Python库，如果不能直接用到Django中，也一定能找到与之对应的移植

Django上手也比较容易，开发文档详细、完善，相关资料丰富

用python +django写一个简单的留言板（可留言，可回复） 哪位大侠有完整的代码(包括页面的数据库)

Django时下真是名声在外了，连我这个几乎不怎么开发Web，没有使用过任何WWW Framework的小人物都对这种中间件相当的向往。limodou的学习记录是我比较喜欢去的一个地方。可惜limodou写那个记录的Django版本比较老，我常常发现不能找到自己需要import的包在哪里。所以如果想跟随当前，还是去人家Django官方的文档看看。

说起来，Django就是对Web开发中最常见而且比较烦琐的一些环节进行了包装。比如：数据库的对象操作，HTTP协议的处理，网页的模板化处理等。而Django对一些常见的操作也进行了包装，比如增加、修改、列出一组数据集合。并且提供了强大的网站管理工具。按照文档上面的入门例子，用户需要编写的代码实在是非常的少。

一个Django工程的建立和运行都需要执行它的一个管理脚本：

开启一个工程，并建立相关的目录和必须的文件：

django-admin.py startproject myproject

初始化数据库

django-admin.py init

等等，可以参看没有任何参数时候脚本报告的帮助清单。

开启一个工程之后就要开始建立数据库的结构了。可能在你还没有对你的这个程序有一个完全的认识之前就要建立数据库的确是非常让人难受的事情。还好我们还有可以重新建立数据结构的机会。数据对象在这里叫做meta。放在你工程的/s/程序/models/目录下面。

比如下面的一段代码：

# -*- coding: utf-8 -*-

from django.core import meta

class Admin(meta.Model):

"管理员账号"

name = meta.CharField(maxlength = 64)

password = meta.CharField(maxlength = 16)

def __repr__(self):

return self.name

class META:

admin = meta.Admin(

fields = (

('用户名', {'fields': ('name',)}),

('身份确认', {'fields': ('password',)}),

),

)

上面建立了一个数据对象描述了一个管理员所需要保存的资料。__repr__函数用于在显示这个对象的时候有一种比较直接明了的显示。而内部类META，则用于Django内部的管理界面。

写好了所有的数据描述。执行

django-admin.py install guestbook

在你配置的数据库中就可以发现你描述的数据已经变成了具体的表，存在了数据库中了。

－－－－－－－

下面给出留言簿具体的数据部分：guestbook.py

# -*- coding: utf-8 -*-

from django.core import meta

class Admin(meta.Model):

"管理员账号"

name = meta.CharField(maxlength = 64)

password = meta.CharField(maxlength = 16)

def __repr__(self):

return self.name

class META:

admin = meta.Admin(

fields = (

('用户名', {'fields': ('name',)}),

('身份确认', {'fields': ('password',)}),

),

)

class Message(meta.Model):

"一个留言记录的数据库记录"

subject = meta.CharField(maxlength = 256)

name = meta.CharField(maxlength = 64)

email = meta.EmailField(blank = True)

pub_date = meta.DateTimeField('date published')

content = meta.TextField(maxlength = 4096)

from_addr= meta.IPAddressField()

reply = meta.TextField(maxlength = 4096, blank = True)

def is_replied(self):

return not (len(self.reply) == 0)

is_replied.short_description = '已经回复？'

subject.short_description = '主题'

def __repr__(self):

return self.name + " said: " + self.subject

class META:

admin = meta.Admin(

fields = (

(None, {'fields': ('subject', 'name', 'pub_date')}),

('内容', {'fields': ('content', 'email', 'from_addr'), 'classes': 'collapse'}),

('回复', {'fields':('reply',), 'classes': 'collapse'}),

),

list_display = ('subject', 'pub_date', 'is_replied'),

list_filter = ['pub_date'],

search_fields = ['subject', 'content'],

)

Django中怎么使用django-celery完成异步任务

许多Django应用需要执行异步任务, 以便不耽误 request的执行. 我们也可以选择许多方法来完成异步任务, 使用Celery是一个比较好的选择, 因为Celery

有着大量的社区支持, 能够完美的扩展, 和Django结合的也很好. Celery不仅能在Django中使用, 还能在其他地方被大量的使用. 因此一旦学会使用Celery, 我

们可以很方便的在其他项目中使用它.

1. Celery版本

本篇博文主要针对Celery 3.0.x. 早期版本的Celery可能有细微的差别.

2. Celery介绍

Celery的主要用处是执行异步任务, 可以选择延期或定时执行功能. 为什么需要执行异步任务呢?

第一, 设用户正发起一个request, 并等待request完成后返回. 在这一request后面的view功能中, 我们可能需要执行一段花费很长时间的程序任务, 这一时间

可能远远大于用户能忍受的范围. 当这一任务并不需要立刻执行时, 我们便可以使用Celery在后台执行, 而不影响用户浏览网页. 当有任务需要访问远程服务器完

成时, 我们往往都无法确定需要花费的时间.

第二则是定期执行某些任务. 比如每小时需要检查一下天气预报, 然后将数据储存到数据库中. 我们可以编写这一任务, 然后让Celery每小时执行一次. 这样我们

的web应用便能获取最新的天气预报信息.

我们这里所讲的任务task, 就是一个Python功能(function). 定期执行一个任务可以被认为是延时执行该功能. 我们可以使用Celery延迟5分钟调用function

task1, 并传入参数(1, 2, 3). 或者我们也可以每天运行该function.

我们偏向于将Celery放入项目中, 便于task访问统一数据库和Django设置.

当task准备运行时, Celery会将其放入列队queue中. queue中储存着可以运行的task的list. 我们可以使用多个queue, 但为了简单, 这里我们只使用一个.

将任务task放入queue就像加入todo list一样. 为了使task运行, 我们还需要在其他线程中运行的苦工worker. worker实时观察着代运行的task, 并逐一运行这

些task. 你可以使用多个worker, 通常他们位于不同服务器上. 同样为了简单起见, 我们这只是用一个worker.

我们稍后会讨论queue, worker和另外一个十分重要的进程, 接下来我们来动动手:

3. 安装Celery

我们可以使用pip在vietualenv中安装:

pip install django-celery

4. Django设置

我们暂时使用django runserver来启动celery. 而Celery代理人(broker), 我们使用Django database broker implementation. 现在我们只需要知道Celery

需要broker, 使用django自身便可以充当broker. (但在部署时, 我们最好使用更稳定和高效的broker, 例如Redis.)

在settings.py中:

import djcelery

djcelery.setup_loader()

BROKER_URL = 'django://'

...

INSTALLED_APPS = (

...

'djcelery',

'kombu.transport.django',

...

)

第一二项是必须的, 第三项则告诉Celery使用Django项目作为broker.

在INSTALLED_APPS中添加的djcelery是必须的. kombu.transport.django则是基于Django的broker

最后创建Celery所需的数据表, 如果使用South作为数据迁移工具, 则运行:

python manage.py migrate

否则运行: (Django 1.6或Django 1.7都可以)

python manage.py syncdb

5. 创建一个task

正如前面所说的, 一个task就是一个Pyhton function. 但Celery需要知道这一function是task, 因此我们可以使用celery自带的装饰器decorator: @task. 在

django 目录中创建taske.py:

from celery import task

@task()

def add(x, y):

return x + y

当settings.py中的djcelery.setup_loader()运行时, Celery便会查看所有INSTALLED_APPS中目录中的tasks.py文件, 找到标记为task的function, 并

将它们注册为celery task.

将function标注为task并不会妨碍他们的正常执行. 你还是可以像平时那样调用它: z = add(1, 2).

6. 执行task

让我们以一个简单的例子作为开始. 例如我们希望在用户发出request后异步执行该task, 马上返回response, 从而不阻塞该request, 使用户有一个流畅的访问

过程. 那么, 我们可以使用.delay, 例如在在views.py的一个view中:

from my.tasks import add

...

add.delay(2, 2)

...

Celery会将task加入到queue中, 并马上返回. 而在一旁待命的worker看到该task后, 便会按照设定执行它, 并将他从queue中移除. 而worker则会执行以下代

码:

import my.tasks.add

my.tasks.add(2, 2)

7. 关于import

这里需要注意的是, 在impprt task时, 需要保持一致. 因为在执行djcelery.setup_loader()时, task是以INSTALLED_APPS中的名,

加.tasks.function_name注册的, 如果我们由于python path不同而使用不同的引用方式时(例如在tasks.py中使用from myproject.my.tasks import

add形式), Celery将无法得知这是同一task, 因此可能会引起奇怪的bug.

8. 测试

a. 启动worker

正如之前说到的, 我们需要worker来执行task. 以下是在开发环境中的如何启动worker:

首先启动terminal, 如同开发django项目一样, 激活virtualenv, 切换到django项目目录. 然后启动django自带web服务器: python manage.py runserver.

然后启动worker:

python manage.py celery worker --loglevel=info

此时, worker将会在该terminal中运行, 并显示输出结果.

b. 启动task

打开新的terminal, 激活virtualenv, 并切换到django项目目录:

$ python manage.py shell

from my.tasks import add

add.delay(2, 2)

此时, 你可以在worker窗口中看到worker执行该task:

[2014-10-07 08:47:08,076: INFO/MainProcess] Got task from broker: my.tasks.add[e080e047-b2a2-43a7-af74-d7d9d98b02fc]

[2014-10-07 08:47:08,299: INFO/MainProcess] Task my.tasks.add[e080e047-b2a2-43a7-af74-d7d9d98b02fc] succeeded in 0.183349132538s: 4

9. 另一个例子

下面我们来看一个更为真实的例子, 在views.py和tasks.py中:

# views.py

from my.tasks import do_something_with_form_data

def view(request):

form = SomeForm(request.POST)

if form.is_valid():

data = form.cleaned_data

# Schedule a task to process the data later

do_something_with_form_data.delay(data)

return render_to_response(...)

# tasks.py

@task

def do_something_with_form_data(data):

call_slow_web_service(data['user'], data['text'], ...)

10. 调试

由于Celery的运行需要启动多个部件, 我们可能会漏掉一两个. 所以我们建议:

使用最简单的设置

使用python debug和logging功能显示当前的进程

11. Eager模式

如果在settings.py设置:

CELERY_ALWAYS_EER = True

那么Celery便以eager模式运行, 则task便不需要加delay运行:

# 若启用eager模式, 则以下两行代码相同

add.delay(2, 2)

add(2, 2)

12. 查看queue

因为我们使用了django作为broker, queue储存在django的数据库中. 这就意味着我们可以通过django admin查看该queue:

# admin.py

from django.contrib import admin

from kombu.transport.django import models as kombu_models

admin.site.register(kombu_mode

python多少版本（python有几个版本）

导读：很多朋友问到关于django怎么改request的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！

django里面的views.py里面的函数的第一个参数都是request，可以添加第二个参数吗

可以的：

url中需要相应定义：

例一：

urls.py

urlpatterns?=?[

url(r'^add/(\d+)/(\d+)$',?views.add,?),

]

views.py

def?add(request,a,b):

c=int(a)+int(b)

return?HttpResponse(str(c))

例二：

urls.py

urlpatterns?=?[

url(r'^add3/(?Pusername\w+)/(?Puser_id\d+)/',?views.add3,?name="add3"),

]

此处username,user_id，在views对应的函数里，参数命名时必须?与url中的命名一致

view.py

def?add3(request,username,user_id):

return?HttpResponse("username:"?+?username?+?",user_id:"?+?user_id)

Djangorestframework+drf-yasg关于api文档web页面数据修改方法

operation_summary：操作名称如下图

operation_description：接口介绍如下图

operation_id：操作方法名如下图

manual_parameters:修改Parameters中参数说明

request_body：post发送内容如下图

responses：响应内容如下图

enum:定义改字段可选的参数值，默认写第一个。如下图

description:字段描述

type:字段需要什么类型的数据

TYPE_OBJECT="object"

TYPE_STRING="string"

TYPE_NUMBER="number"

TYPE_INTEGER="integer"

TYPE_BOOLEAN="boolean"

TYPE_ARRAY="array"

TYPE_FILE="file"

format:进行验证的方式

FORMAT_DATE="date"

FORMAT_DATETIME="date-time"

FORMAT_PASSWORD="password"

FORMAT_BINARY="binary"

FORMAT_BASE64="bytes"

FORMAT_FLOAT="float"

FORMAT_DOUBLE="double"

FORMAT_INT32="int32"

FORMAT_INT64="int64"

FORMAT_EMAIL="email"

FORMAT_IPV4="ipv4"

FORMAT_IPV6="ipv6"

FORMAT_URI="uri"

FORMAT_UUID="uuid"

FORMAT_SLUG="slug"

FORMAT_DECIMAL="decimal"

菜鸟贴django-pagination怎么用啊总报request的错

Stringpath=request.getContextPath();StringbasePath=request.getScheme()+"://"+request.getServerName()+":"+request.getServerPort()+path+"/";--basePath--就是你项目的根路径

Django请求与响应（request）与（response）

服务器接收到协议的请求后，会根据报文创建HttpRequest对象视图函数的第一个参数是HttpRequest对象在django.模块中定义了HttpRequest对象的API

form标签中的‘GET’和‘POST’

在HTML中,form表单的作用是收集标签中的内容,form.../form中间可以由访问者添加类似于文本,选择,或者一些控制模块等等.然后这些内容将会被送到服务端。

一个表单必须指定两样东西：

form表单使用get方式提交的例子:

可以看见在地址栏会显示参数。

form表单使用post方式提交的例子:

一键多值的getlist方法:

request对象的属性GET、POST都是QueryDict类型的对象

与python字典不同，QueryDict类型的对象用来处理同一个键带有多个值的情况

GET属性：

View类视图以请求方式为类方法.

在对应的方式下面编写对应的逻辑函数.

就是将视图中的方法以类的方式书写逻辑。

View类视图的引用.

在url.py中配置路由是通过:as_view()

Django在处理文件上传的时候,文件数据被保存在了request.FILES，FILES中的每个键为inputtype="file"name=""/中的name

设置文件的存储路径：

1.在项目根目录下static中创建media文件夹

2.上传后，会被保存到“/static/media/文件”

3.打开settings.py文件，增加media_root项

FILES只有在请求的方法为POST且提交的form带有enctype="multipart/form-data"的情况下才会包含数据。否则，FILES将为一个空的类似于字典的对象

文件上传视图函数:

HttpResponse对象:

HttpResponse的子类:

返回数据的响应函数有:

HttpResponse()返回简单的字符串对象

render()渲染模板

redirect()重定向

JsonResponse()返回json数据

HTTP协议:

HTTP（超文本传输协议）是一个应用层协议，由请求和响应构成，是一个标准的客户端服务器模型。HTTP是一个无状态的协议。

客户端和服务器都是怎么记录登录的状态的呢?

浏览器中的----cookie:(请自行查找)

注意:设置cookie值以及删除cookie值都是response对象的操作,而获取cookie是从requeset相应中获得的.

虽然cookie可以保存状态,但注意不要存储敏感信息.

Django中怎么使用django-celery完成异步任务

许多Django应用需要执行异步任务,以便不耽误request的执行.我们也可以选择许多方法来完成异步任务,使用Celery是一个比较好的选择,因为Celery

有着大量的社区支持,能够完美的扩展,和Django结合的也很好.Celery不仅能在Django中使用,还能在其他地方被大量的使用.因此一旦学会使用Celery,我

们可以很方便的在其他项目中使用它.

1.Celery版本

本篇博文主要针对Celery3.0.x.早期版本的Celery可能有细微的差别.

2.Celery介绍

Celery的主要用处是执行异步任务,可以选择延期或定时执行功能.为什么需要执行异步任务呢?

第一,设用户正发起一个request,并等待request完成后返回.在这一request后面的view功能中,我们可能需要执行一段花费很长时间的程序任务,这一时间

可能远远大于用户能忍受的范围.当这一任务并不需要立刻执行时,我们便可以使用Celery在后台执行,而不影响用户浏览网页.当有任务需要访问远程服务器完

成时,我们往往都无法确定需要花费的时间.

第二则是定期执行某些任务.比如每小时需要检查一下天气预报,然后将数据储存到数据库中.我们可以编写这一任务,然后让Celery每小时执行一次.这样我们

的web应用便能获取最新的天气预报信息.

我们这里所讲的任务task,就是一个Python功能(function).定期执行一个任务可以被认为是延时执行该功能.我们可以使用Celery延迟5分钟调用function

task1,并传入参数(1,2,3).或者我们也可以每天运行该function.

我们偏向于将Celery放入项目中,便于task访问统一数据库和Django设置.

当task准备运行时,Celery会将其放入列队queue中.queue中储存着可以运行的task的list.我们可以使用多个queue,但为了简单,这里我们只使用一个.

将任务task放入queue就像加入todolist一样.为了使task运行,我们还需要在其他线程中运行的苦工worker.worker实时观察着代运行的task,并逐一运行这

些task.你可以使用多个worker,通常他们位于不同服务器上.同样为了简单起见,我们这只是用一个worker.

我们稍后会讨论queue,worker和另外一个十分重要的进程,接下来我们来动动手:

3.安装Celery

我们可以使用pip在vietualenv中安装:

pipinstalldjango-celery

4.Django设置

我们暂时使用djangorunserver来启动celery.而Celery代理人(broker),我们使用Djangodatabasebrokerimplementation.现在我们只需要知道Celery

需要broker,使用django自身便可以充当broker.(但在部署时,我们最好使用更稳定和高效的broker,例如Redis.)

在settings.py中:

importdjcelery

djcelery.setup_loader()

BROKER_URL='django://'

...

INSTALLED_APPS=(

...

'djcelery',

'kombu.transport.django',

...

)

第一二项是必须的,第三项则告诉Celery使用Django项目作为broker.

在INSTALLED_APPS中添加的djcelery是必须的.kombu.transport.django则是基于Django的broker

最后创建Celery所需的数据表,如果使用South作为数据迁移工具,则运行:

pythonmanage.pymigrate

否则运行:(Django1.6或Django1.7都可以)

pythonmanage.pysyncdb

5.创建一个task

正如前面所说的,一个task就是一个Pyhtonfunction.但Celery需要知道这一function是task,因此我们可以使用celery自带的装饰器decorator:@task.在

django目录中创建taske.py:

fromceleryimporttask

@task()

defadd(x,y):

returnx+y

当settings.py中的djcelery.setup_loader()运行时,Celery便会查看所有INSTALLED_APPS中目录中的tasks.py文件,找到标记为task的function,并

将它们注册为celerytask.

将function标注为task并不会妨碍他们的正常执行.你还是可以像平时那样调用它:z=add(1,2).

6.执行task

让我们以一个简单的例子作为开始.例如我们希望在用户发出request后异步执行该task,马上返回response,从而不阻塞该request,使用户有一个流畅的访问

过程.那么,我们可以使用.delay,例如在在views.py的一个view中:

frommy.tasksimportadd

...

add.delay(2,2)

...

Celery会将task加入到queue中,并马上返回.而在一旁待命的worker看到该task后,便会按照设定执行它,并将他从queue中移除.而worker则会执行以下代

码:

importmy.tasks.add

my.tasks.add(2,2)

7.关于import

这里需要注意的是,在impprttask时,需要保持一致.因为在执行djcelery.setup_loader()时,task是以INSTALLED_APPS中的名,

加.tasks.function_name注册的,如果我们由于pythonpath不同而使用不同的引用方式时(例如在tasks.py中使用frommyproject.my.tasksimport

add形式),Celery将无法得知这是同一task,因此可能会引起奇怪的bug.

8.测试

a.启动worker

正如之前说到的,我们需要worker来执行task.以下是在开发环境中的如何启动worker:

首先启动terminal,如同开发django项目一样,激活virtualenv,切换到django项目目录.然后启动django自带web服务器:pythonmanage.pyrunserver.

然后启动worker:

pythonmanage.pyceleryworker--loglevel=info

此时,worker将会在该terminal中运行,并显示输出结果.

b.启动task

打开新的terminal,激活virtualenv,并切换到django项目目录:

$pythonmanage.pyshell

frommy.tasksimportadd

add.delay(2,2)

此时,你可以在worker窗口中看到worker执行该task:

[2014-10-0708:47:08,076:INFO/MainProcess]Gottaskfrombroker:my.tasks.add[e080e047-b2a2-43a7-af74-d7d9d98b02fc]

[2014-10-0708:47:08,299:INFO/MainProcess]Taskmy.tasks.add[e080e047-b2a2-43a7-af74-d7d9d98b02fc]succeededin0.183349132538s:4

9.另一个例子

下面我们来看一个更为真实的例子,在views.py和tasks.py中:

#views.py

frommy.tasksimportdo_something_with_form_data

defview(request):

form=SomeForm(request.POST)

ifform.is_valid():

data=form.cleaned_data

#Scheduleatasktoprocessthedatalater

do_something_with_form_data.delay(data)

returnrender_to_response(...)

#tasks.py

@task

defdo_something_with_form_data(data):

call_slow_web_service(data['user'],data['text'],...)

10.调试

由于Celery的运行需要启动多个部件,我们可能会漏掉一两个.所以我们建议:

使用最简单的设置

使用pythondebug和logging功能显示当前的进程

11.Eager模式

如果在settings.py设置:

CELERY_ALWAYS_EER=True

那么Celery便以eager模式运行,则task便不需要加delay运行:

#若启用eager模式,则以下两行代码相同

add.delay(2,2)

add(2,2)

12.查看queue

因为我们使用了django作为broker,queue储存在django的数据库中.这就意味着我们可以通过djangoadmin查看该queue:

#admin.py

fromdjango.contribimportadmin

fromkombu.transport.djangoimportmodelsaskombu_models

admin.site.register(kombu_models.Message)

13.检查结果

每次运行异步task后,Celery都会返回AsyncResult对象作为结果.你可以将其保存,然后在将来查看该task是否运行成功和返回结果:

#views.py

result=add.delay(2,2)

...

ifresult.ready():

print"Taskhasrun"

ifresult.successful():

print"Resultwas:%s"%result.result

else:

ifisinstance(result.result,Exception):

print"Taskfailedduetoraisinganexception"

raiseresult.result

else:

print"Taskfailedwithoutraisingexception"

else:

print"Taskhasnotyetrun"

14.定期任务

还有一种Celery的常用模式便是执行定期任务.执行定期任务时,Celery会通过celerybeat进程来完成.Celerybeat会保持运行,一旦到了某一定期任务需要执

行时,Celerybeat便将其加入到queue中.不像worker进程,Celerybeat只有需要一个即可.

启动Celerybeat:

pythonmanage.pycelerybeat

使Celery运行定期任务的方式有很多种,我们先看第一种,将定期任务储存在django数据库中.即使是在django和celery都运行的状态,这一方式也可以让我们

方便的修改定期任务.我们只需要设置settings.py中的一项便能开启这一方式:

#settings.py

CELERYBEAT_SCHEDULER='djcelery.schedulers.DatabaseScheduler'

django的request,response,session的常用方法函数，不用多，帮忙列一下谢谢

HttpRequest对象

HttpRequest表示来自某客户端的一个单独的HTTP请求。

HttpRequest实例的属性包含了关于此次请求的大多数重要信息(详见表H-1)。除了session外的所有属性都应该认为是只读的.

表H-1.HttpRequest对象的属性

属性

描述

path表示提交请求页面完整地址的字符串，不包括域名，如"/music/bands/the_beatles/"。

method

表示提交请求使用的HTTP方法。它总是大写的。例如：

ifrequest.method=='GET':

do_something()

elifrequest.method=='POST':

do_something_else()

GET一个类字典对象，包含所有的HTTP的GET参数的信息。见QueryDict文档。

POST

一个类字典对象，包含所有的HTTP的POST参数的信息。见QueryDict文档。

通过POST提交的请求有可能包含一个空的POST字典，也就是说，一个通过POST方法提交的表单可能不包含数据。因此，不应该使用ifrequest.POST来判断POST方法的使用，而是使用ifrequest.method=="POST"（见表中的method条目）。

注意：POST并不包含文件上传信息。见FILES。

REQUEST

为了方便而创建，这是一个类字典对

python能做什么科学计算

本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关python多少版本以及python有几个版本的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。

本文目录一览：

1、小黑教育计算机二级python软件用的python是什么版本?2、2019年的python是那个版本电脑版3、2022二级python用哪个版本4、python有几个版本小黑教育计算机二级python软件用的python是什么版本?

使用的最古老的python3.0版本，没有信息提示和命令提示的版本。

考试大纲

先说说我们考试的题型，我讲的可能稍微会细一点，主要是照顾小白同学，大佬不喜欢请绕道，

一：考试环境

1. windows 7操作系统

这个大家不陌生，机房里的电脑大多都是windows 7

2. python 3.4.2 -- 3.5.3 版本

我当时练习使用的是3.5.2，是这样，有的同学会问，有很高的版本为什么不用，对很高的版本用起来的确好用，我们开发项目的时候当然也会使用最高版本的，但是考试就要求是使用这个，python 3.4.2--3.5.3和更高版本的 python 最大的区别就是，他基本上没有什么内容，例如，你想使用一个文本的打印操作，打印就是print，你print忘记怎么拼写了，那你就是凉了。但是高版本的时候，当你输入pr的时候就会出现print，包括一些其他的命令，不过也没有很难的代码，熟练了什么都不是问题。

3. IDLE开发环境

python解释器自带的IDLE开发环境，也是考试的环境。备考来说，不建议大家使用其他的环境。

二：题型分析

单项选择题（40*1分）

回答这一部分题时，你的键盘时锁住的，只有鼠标可以点来点去。

前十道题是公共基础知识

这一部分题，所有考二级的同学都是一样的，即使你边上那个考office的女朋友。

接下来30道题就是python的内容

其中含有

python的特点，保留字，变量命名，字符串语法，输入输出语法格式，数字类型，基本语法，分支结构，异常处理，内置函数，切片操作，开关文件操作，第三方库，字典，集合，列表等等等等，但大概就是这些

操作题（3*5分+10分+15分+20分=60分）

这一部分题开启之后选择题将不能在进行作答，在回答这部分题时可以时刻调出你的运行环境测试你的程序是不是编程正确。

基本编程题（3*5分）

这一部分的题基本上属于送分题，一般包括字符串按照格式打印，字符串进行一些语法上的操作输出一下，对数据类型进行的一些操作在输出，或者调用一个jieba库，用其中的一个分词的语法就可以轻松完成，这一部分题，都会给你一个标准的测试结果，你运行的时候输入考题中的测试，运行出来之后和考题中的结果就可以确定自己是不是正确。。

简单应用题（10分+15分）

考查考生利用turtle库来绘制一个图形，比如平行四边形呀，画一个有内切圆正方形呀，

这一部分题会让你填写代码，大体的代码已经有了，你需要把考题中的横线 替换成你的代码，并能在考试的电脑上运行出和考题一样的结果就能保证结果正确无误。

另一部分题是关于统计字数的，统计票数的，多数是对文本文件进行的操作，输出的多数是统计之后的情况，这一部分没有正确的运行结果供考生参考。

综合应用题

与c语言不同，python二级考试的题目最后一道题分成了5+5+10分，分小题得分，完成一道题给一道题的分数

最后一道，一般是对文件的内容的管理，但是总体的套路都是一样的，只要掌握了基本模式，即使是最后一道压轴题也就可以手到擒来。

二： 学习方法

练习和总结

不断的练习，不断的总结，当你有了一定的编程逻辑，了解了一定的python使用方法的时候，你就可以自己解决实际的问题了，考试的题目也可以迎刃而解，不断地练习是希望大家能够在考试之前解决大部分的问题，当遇到一个问题之后，我们能想到平时我们就解决的方法，而不是到了考场的时候现场做出来，120分钟的时间其实也不是十分的充裕，这也可能是我没有得到优秀的原因吧。

当然啦你要有一套题，考试这种东西刷题能解决99%的问题。咱也不知道是不是真的，反正咱也不敢问。

说到总结，这里要给大家一个忠告，在总结出一个比较好的习惯之后要不断的去实施去坚持，如在文件操作的时候写好open就随手把close写上，程序这种东西在学起来的时候，要知道他是如何实现的，要从根本入手，要知道为什么要这么做，比如你要知道是因为明天下雨所以天气预报才会说明天下雨，而不是天气预报说明天下雨，明天才会下雨，在刚开始学习编程的时候就是要不断的模仿，这一段我在ja的学习中真是体会的十分快乐，首先我承认我是一个比较笨的人，我在学习ja的时候，都开始学习接口的时候，我还是不知道输入的scanner 输入到底怎么回事，我只知道要有这一行 我下面在写实例化的名字的时候可以直接调用了，后来就能渐渐理解了，也知道要怎么写才能在之后输入，怎么写才能让程序看起来更加具有条理。

还要理解写一个大程序要逐步求精，比如我们再看别人写的程序的时候，就会发现十分的难看懂，后来你决定和他写出一个一模一样的程序，你发现根本不知道他的每一步在做什么，不能理解。这就是因为他在逐步求精的过程中，导致他的程序看上去越来越高大上，越来越精简，越来越难懂。例如我们的for循环，我们写这个循环的时候，是因为循环里的内容有规律可以寻找是吧，我们发现我们在长得差不多的程序上浪费了太多的时间时我们就会用循环的方法，使用循环的目的不是因为这里就是要用循环，而是这里的循环简单，当你遇到的每一个问题都能这么解决的时候会省去你十分多的时间和精力。

知识点是否需要总结，后续看有没有需要的同学，毕竟知识点这种东西书上都有好多

我坚信每一个考python二级的同学都是超级棒棒的同学，加油，祝你二级考试成功！！！

2019年的python是那个版本电脑版

Windows10。2019年的python是Windows10版本电脑版，Python 已经成为最流行的语言，无论是在科学计算还是在计算机领域都有大量的使用者，是一种广泛使用的高级编程语言，属于通用型编程语言。

2022二级python用哪个版本

Python 3.5.3 至 Python 3.9.10版本,IDLE 开发环境。

计算机二级考试是全国计算机等级考试，计算机二级考试包含语言程序设计，包括C、C++、Ja、Visual Basic、WEB程序设计；数据库程序设计（包括VisualFoxPro、Access、MySql）；MS office高级应用包括Word、EXCEL、PPT办公软件高级应用。

计算机二级考试介绍：

二级：程序设计/办公软件高级应用级。考核内容分两类，第一类包括计算机语言与基础程序设计能力，要求参试者掌握一门计算机语言，可选类别有高级语言程序设计类、数据库编程类、WEB程序设计类等。

第二类包括办公软件高级应用能力，要求参试者具有计算机应用知识及Office办公软件的高级应用能力，能够在实际办公环境中开展具体应用。两类考核内容中均包含二级公共基础知识。

二级证书表明持有人具有计算机基础知识和基本应用能力，能够使用计算机高级语言编写程序，可以从事计算机程序的编制、初级计算机教学培训以及企业中与信息化有关的业务和营销服务工作。

python有几个版本

Python的3.0版本，常被称为Python 3000，或简称Py3k。相对于Python的早期版本，这是一个较大的升级。

为了不带入过多的累赘，Python 3.0在设计的时候没有考虑向下相容。

许多针对早期Python版本设计的程式都无法在Python 3.0上正常执行。

为了照顾现有程式，Python 2.6作为一个过渡版本，基本使用了Python 2.x的语法和库，同时考虑了向Python 3.0的迁移，允许使用部分

Python 3.0的语法与函数。

python学习网，免费的python学习网站，欢迎在线学习！

新的Python程式建议使用Python 3.0版本的语法。

除非执行环境无法安装Python 3.0或者程式本身使用了不支援Python 3.0的第三方库。目前不支援Python 3.0的第三方库有Twisted,

py2exe, PIL等。

大多数第三方库都正在努力地相容Python 3.0版本。即使无法立即使用Python 3.0，也建议编写相容Python 3.0版本的程式，然后使用

Python 2.6, Python 2.7来执行。

结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python多少版本的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于python有几个版本、python多少版本的相关内容别忘了在本站进行查找喔。

Django中怎么使用django-celery完成异步任务

python做科学计算的特点：1. 科学库很全。（推荐学习：Python教程）

科学库：numpy，scipy。作图：matplotpb。并行：mpi4py。调试：pdb。

2. 效率高。

如果你能学好numpy（array特性，f2py），那么你代码执行效率不会比fortran，C差太多。但如果你用不好array，那样写出来的程序效率就只能呵呵了。所以入门后，请一定花足够多的时间去了解numpy的array类。

3. 易于调试。

pdb是我见过最好的调试工具，没有之一。直接在程序断点处给你一个截面，这只有文本解释语言才能办到。毫不夸张的说，你用python开发程序只要fortran的1/10时间。

4. 其他。

它丰富而且统一，不像C++的库那么杂（好比pnux的各种发行版），python学好numpy就可以做科学计算了。python的第三方库很全，但是不杂。python基于类的语言特性让它比起fortran等更加容易规模化开发。

数值分析中，龙格－库塔法（Runge-Kutta methods）是用于非线性常微分方程的解的重要的一类隐式或显式迭代法。这些技术由数学家卡尔·龙格和马丁·威尔海姆·库塔于1900年左右发明。

龙格-库塔(Runge-Kutta)方法是一种在工程上应用广泛的高精度单步算法，其中包括著名的欧拉法，用于数值求解微分方程。由于此算法精度高，取措施对误差进行抑制，所以其实现原理也较复杂。

高斯积分是在概率论和连续傅里叶变换等的统一化等计算中有广泛的应用。在误差函数的定义中它也出现。虽然误差函数没有初等函数，但是高斯积分可以通过微积分学的手段解析求解。高斯积分（Gaussian integral），有时也被称为概率积分，是高斯函数的积分。它是依德国数学家兼物理学家卡尔·弗里德里希·高斯之姓氏所命名。

洛伦茨吸引子及其导出的方程组是由爱德华·诺顿·洛伦茨于1963年发表，最初是发表在《大气科学杂志》（Journal of the Atmospheric Sciences）杂志的论文《Deterministic Nonperiodic Flow》中提出的，是由大气方程中出现的对流卷方程简化得到的。

这一洛伦茨模型不只对非线性数学有重要性，对于气候和天气预报来说也有着重要的含义。行星和恒星大气可能会表现出多种不同的准周期状态，这些准周期状态虽然是完全确定的，但却容易发生突变，看起来似乎是随机变化的，而模型对此现象有明确的表述。

更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！以上就是小编分享的关于python能做什么科学计算的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

django如何实现异步视图（django 异步orm）

许多Django应用需要执行异步任务, 以便不耽误 request的执行. 我们也可以选择许多方法来完成异步任务, 使用Celery是一个比较好的选择, 因为Celery

有着大量的社区支持, 能够完美的扩展, 和Django结合的也很好. Celery不仅能在Django中使用, 还能在其他地方被大量的使用. 因此一旦学会使用Celery, 我

们可以很方便的在其他项目中使用它.

1. Celery版本

本篇博文主要针对Celery 3.0.x. 早期版本的Celery可能有细微的差别.

2. Celery介绍

Celery的主要用处是执行异步任务, 可以选择延期或定时执行功能. 为什么需要执行异步任务呢?

第一, 设用户正发起一个request, 并等待request完成后返回. 在这一request后面的view功能中, 我们可能需要执行一段花费很长时间的程序任务, 这一时间

可能远远大于用户能忍受的范围. 当这一任务并不需要立刻执行时, 我们便可以使用Celery在后台执行, 而不影响用户浏览网页. 当有任务需要访问远程服务器完

成时, 我们往往都无法确定需要花费的时间.

第二则是定期执行某些任务. 比如每小时需要检查一下天气预报, 然后将数据储存到数据库中. 我们可以编写这一任务, 然后让Celery每小时执行一次. 这样我们

的web应用便能获取最新的天气预报信息.

我们这里所讲的任务task, 就是一个Python功能(function). 定期执行一个任务可以被认为是延时执行该功能. 我们可以使用Celery延迟5分钟调用function

task1, 并传入参数(1, 2, 3). 或者我们也可以每天运行该function.

我们偏向于将Celery放入项目中, 便于task访问统一数据库和Django设置.

当task准备运行时, Celery会将其放入列队queue中. queue中储存着可以运行的task的list. 我们可以使用多个queue, 但为了简单, 这里我们只使用一个.

将任务task放入queue就像加入todo list一样. 为了使task运行, 我们还需要在其他线程中运行的苦工worker. worker实时观察着代运行的task, 并逐一运行这

些task. 你可以使用多个worker, 通常他们位于不同服务器上. 同样为了简单起见, 我们这只是用一个worker.

我们稍后会讨论queue, worker和另外一个十分重要的进程, 接下来我们来动动手:

3. 安装Celery

我们可以使用pip在vietualenv中安装:

pip install django-celery

4. Django设置

我们暂时使用django runserver来启动celery. 而Celery代理人(broker), 我们使用Django database broker implementation. 现在我们只需要知道Celery

需要broker, 使用django自身便可以充当broker. (但在部署时, 我们最好使用更稳定和高效的broker, 例如Redis.)

在settings.py中:

import djcelery

djcelery.setup_loader()

BROKER_URL = 'django://'

...

INSTALLED_APPS = (

...

'djcelery',

'kombu.transport.django',

...

)

第一二项是必须的, 第三项则告诉Celery使用Django项目作为broker.

在INSTALLED_APPS中添加的djcelery是必须的. kombu.transport.django则是基于Django的broker

最后创建Celery所需的数据表, 如果使用South作为数据迁移工具, 则运行:

python manage.py migrate

否则运行: (Django 1.6或Django 1.7都可以)

python manage.py syncdb

5. 创建一个task

正如前面所说的, 一个task就是一个Pyhton function. 但Celery需要知道这一function是task, 因此我们可以使用celery自带的装饰器decorator: @task. 在

django 目录中创建taske.py:

from celery import task

@task()

def add(x, y):

return x + y

当settings.py中的djcelery.setup_loader()运行时, Celery便会查看所有INSTALLED_APPS中目录中的tasks.py文件, 找到标记为task的function, 并

将它们注册为celery task.

将function标注为task并不会妨碍他们的正常执行. 你还是可以像平时那样调用它: z = add(1, 2).

6. 执行task

让我们以一个简单的例子作为开始. 例如我们希望在用户发出request后异步执行该task, 马上返回response, 从而不阻塞该request, 使用户有一个流畅的访问

过程. 那么, 我们可以使用.delay, 例如在在views.py的一个view中:

from my.tasks import add

...

add.delay(2, 2)

...

Celery会将task加入到queue中, 并马上返回. 而在一旁待命的worker看到该task后, 便会按照设定执行它, 并将他从queue中移除. 而worker则会执行以下代

码:

import my.tasks.add

my.tasks.add(2, 2)

7. 关于import

这里需要注意的是, 在impprt task时, 需要保持一致. 因为在执行djcelery.setup_loader()时, task是以INSTALLED_APPS中的名,

加.tasks.function_name注册的, 如果我们由于python path不同而使用不同的引用方式时(例如在tasks.py中使用from myproject.my.tasks import

add形式), Celery将无法得知这是同一task, 因此可能会引起奇怪的bug.

8. 测试

a. 启动worker

正如之前说到的, 我们需要worker来执行task. 以下是在开发环境中的如何启动worker:

首先启动terminal, 如同开发django项目一样, 激活virtualenv, 切换到django项目目录. 然后启动django自带web服务器: python manage.py runserver.

然后启动worker:

python manage.py celery worker --loglevel=info

此时, worker将会在该terminal中运行, 并显示输出结果.

b. 启动task

打开新的terminal, 激活virtualenv, 并切换到django项目目录:

$ python manage.py shell

>>> from my.tasks import add

>>> add.delay(2, 2)

此时, 你可以在worker窗口中看到worker执行该task:

[2014-10-07 08:47:08,076: INFO/MainProcess] Got task from broker: my.tasks.add[e080e047-b2a2-43a7-af74-d7d9d98b02fc]

[2014-10-07 08:47:08,299: INFO/MainProcess] Task my.tasks.add[e080e047-b2a2-43a7-af74-d7d9d98b02fc] succeeded in 0.183349132538s: 4

9. 另一个例子

下面我们来看一个更为真实的例子, 在views.py和tasks.py中:

# views.py

from my.tasks import do_something_with_form_data

def view(request):

form = SomeForm(request.POST)

if form.is_valid():

data = form.cleaned_data

# Schedule a task to process the data later

do_something_with_form_data.delay(data)

return render_to_response(...)

# tasks.py

@task

def do_something_with_form_data(data):

call_slow_web_service(data['user'], data['text'], ...)

10. 调试

由于Celery的运行需要启动多个部件, 我们可能会漏掉一两个. 所以我们建议:

使用最简单的设置

使用python debug和logging功能显示当前的进程

11. Eager模式

如果在settings.py设置:

CELERY_ALWAYS_EER = True

那么Celery便以eager模式运行, 则task便不需要加delay运行:

# 若启用eager模式, 则以下两行代码相同

add.delay(2, 2)

add(2, 2)

12. 查看queue

因为我们使用了django作为broker, queue储存在django的数据库中. 这就意味着我们可以通过django admin查看该queue:

# admin.py

from django.contrib import admin

from kombu.transport.django import models as kombu_models

admin.site.register(kombu_models.Message)

13. 检查结果

每次运行异步task后, Celery都会返回AsyncResult对象作为结果. 你可以将其保存, 然后在将来查看该task是否运行成功和返回结果:

# views.py

result = add.delay(2, 2)

...

if result.ready():

print "Task has run"

if result.successful():

print "Result was: %s" % result.result

else:

if isinstance(result.result, Exception):

print "Task failed due to raising an exception"

raise result.result

else:

print "Task failed without raising exception"

else:

print "Task has not yet run"

14. 定期任务

还有一种Celery的常用模式便是执行定期任务. 执行定期任务时, Celery会通过celerybeat进程来完成. Celerybeat会保持运行, 一旦到了某一定期任务需要执

行时, Celerybeat便将其加入到queue中. 不像worker进程, Celerybeat只有需要一个即可.

启动Celerybeat:

python manage.py celery beat

使Celery运行定期任务的方式有很多种, 我们先看第一种, 将定期任务储存在django数据库中. 即使是在django和celery都运行的状态, 这一方式也可以让我们

方便的修改定期任务. 我们只需要设置settings.py中的一项便能开启这一方式:

# settings.py

CELERYBEAT_SCHEDULER = 'djcelery.schedulers.DatabaseScheduler'

今天给各位分享django如何实现异步视图的知识，其中也会对django 异步orm进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

1、Django里面怎么实现数据库视图啊 就是虚拟表2、Python 语言Django 框架的简化视图3、python3.7 中使用django-celery 完成异步任务4、Django配置Celery执行异步和同步任务（tasks））5、django中异步任务除了celery还有什么?6、Django中怎么使用django-celery完成异步任务Django里面怎么实现数据库视图啊 就是虚拟表

正经回答：先在数据库中建立好视图，然后django中建立对应的model。表所对应的类下面再建立一个Meta类，大致如下

class?ViewModel(models.Model):

"""这个model类对应你所建立好的视图"""

class?Meta(object):

"""同理，该方法可用于使用mysql中任何已有的表，不仅是视图"""

db_table?=?'your_view'?#显式指定表名，也就是你建立的视图的名字

managed?=?false?#默认是ture，设成false?django将不会执行建表和删表操作

#?建立字段间的映射

#?需要注意的是，必须设一个字段为主键

#?不然django会自动创建一个id字段为主键，引发错误

百度知道越来越辣鸡了，全是答非所问的。

Python 语言Django 框架的简化视图

1 我们在用Django编程时，会发现，经常需要用到列表、详情、修改这些操作。这些操作 几乎可以满足数据编辑的大部分要求。那能不能像YII2脚手架功能一样直接提供一个通用的模板类，只需指定几个必要的参数，所有的功能自己去实现呢。

2 Python 语言Django 框架，刚好提供这样的功能， 它有很多叫法，如 类视图、通用视图、简化视图，都指的是它。我们可以把它看成 Django 框架的脚手架。

3 Django简化视图底层的本质是通过从URL传递过来的参数去数据库查询数据，加载一个模板，利用得到的数据渲染模板（按照路由、视图、模板、模型的路线图）。

4 以下是Django 框架提供的简化视图，可以直接拿来使用。

View ------------------- 所有类视图的基类

TemplateView --------------渲染一个template

RedirectView ----------------重定向类视图

通用显示视图Display view：

DetailView ---------------展示单个object

ListView ------------------展示多个object

通用编辑视图Edit view：

FormView -------------- 显示一个form表单

CreateView ------------ 创建一个对象

UpdateView ------------更新对象

DeleteView --------------删除对象

5 例，路由代码

path('', views.IndexView.as_view(), name='index'),

视图代码

class IndexView(generic.ListView):

template_name = 'polls/index.html'

context_object_name = 'latest_question_list'

def get_queryset(self):

return Question.objects.order_by('-pub_date')[:5]

6 小贴士 6-1通用视图实际上 是类视图的一种，Django类视图的完整架构还是很庞大的。笔者只是提纲挈领，有兴趣 可以试着搜索“使用Django通用视图的get_queryset, get_context_data和get_object等方法”深入学习。

6-2 笔者在看一些程序员在做PHP后台维护时，数据库经常被SQL注入，其实简单点使用addslashes（）函数就能解决大部分问题。

python3.7 中使用django-celery 完成异步任务

python 虚拟环境管理工具

错误提出及讨论：

解决方案：

运行python manage.py celery worker -l INFO时报错：

参考：

解决方案：

说明：这是因为在python 3.7中将async作为了关键字，所以当 py 文件中出现类似from . import async, base这类不符合python语法的语句时，Python会报错。

解决：

Django配置Celery执行异步和同步任务（tasks））

celery是一个基于python开发的简单、灵活且可靠的分布式任务队列框架，支持使用任务队列的方式在分布式的机器/进程/线程上执行任务调度。用典型的生产者-消费者模型，主要由三部分组成：

比如系统上线前后台批量导入历史数据，发送短信、发送邮件等耗时的任务

1.安装RabbitMQ，这里我们使用RabbitMQ作为broker，安装完成后默认启动了，也不需要其他任何配置

Ubuntu linux安装

CentOS Linux 安装

苹果mac 安装需要配置

配置环境变量 (苹果用户)

启动rabbitmq-server

2.安装celery

3.celery用在django项目中，django项目目录结构(简化)如下

4.创建 oa/celery.py 主文件

5.在 oa/__init__.py 文件中增加如下内容，确保django启动的时候这个能够被加载到

6.各应用创建tasks.py文件，这里为 users/tasks.py

7.views.py中引用使用这个tasks异步处理

8.启动celery

9.这样在调用post这个方法时，里边的add就可以异步处理了

定时任务的使用场景就很普遍了，比如我需要定时发送报告给老板~

1. oa/celery.py 文件添加如下配置以支持定时任务crontab

3.启动celery beat，celery启动了一个beat进程一直在不断的判断是否有任务需要执行

django中异步任务除了celery还有什么?

轻量级的异步任务，例如简单的定时任务可以用apscheduler或linux本身的crontab实现

重量级的异步任务还是选用Celery+Redis最合适。

Django中怎么使用django-celery完成异步任务

许多Django应用需要执行异步任务, 以便不耽误 request的执行. 我们也可以选择许多方法来完成异步任务, 使用Celery是一个比较好的选择, 因为Celery

有着大量的社区支持, 能够完美的扩展, 和Django结合的也很好. Celery不仅能在Django中使用, 还能在其他地方被大量的使用. 因此一旦学会使用Celery, 我

们可以很方便的在其他项目中使用它.

1. Celery版本

本篇博文主要针对Celery 3.0.x. 早期版本的Celery可能有细微的差别.

2. Celery介绍

Celery的主要用处是执行异步任务, 可以选择延期或定时执行功能. 为什么需要执行异步任务呢?

第一, 设用户正发起一个request, 并等待request完成后返回. 在这一request后面的view功能中, 我们可能需要执行一段花费很长时间的程序任务, 这一时间

可能远远大于用户能忍受的范围. 当这一任务并不需要立刻执行时, 我们便可以使用Celery在后台执行, 而不影响用户浏览网页. 当有任务需要访问远程服务器完

成时, 我们往往都无法确定需要花费的时间.

第二则是定期执行某些任务. 比如每小时需要检查一下天气预报, 然后将数据储存到数据库中. 我们可以编写这一任务, 然后让Celery每小时执行一次. 这样我们

的web应用便能获取最新的天气预报信息.

我们这里所讲的任务task, 就是一个Python功能(function). 定期执行一个任务可以被认为是延时执行该功能. 我们可以使用Celery延迟5分钟调用function

task1, 并传入参数(1, 2, 3). 或者我们也可以每天运行该function.

我们偏向于将Celery放入项目中, 便于task访问统一数据库和Django设置.

当task准备运行时, Celery会将其放入列队queue中. queue中储存着可以运行的task的list. 我们可以使用多个queue, 但为了简单, 这里我们只使用一个.

将任务task放入queue就像加入todo list一样. 为了使task运行, 我们还需要在其他线程中运行的苦工worker. worker实时观察着代运行的task, 并逐一运行这

些task. 你可以使用多个worker, 通常他们位于不同服务器上. 同样为了简单起见, 我们这只是用一个worker.

我们稍后会讨论queue, worker和另外一个十分重要的进程, 接下来我们来动动手:

3. 安装Celery

我们可以使用pip在vietualenv中安装:

pip install django-celery

4. Django设置

我们暂时使用django runserver来启动celery. 而Celery代理人(broker), 我们使用Django database broker implementation. 现在我们只需要知道Celery

需要broker, 使用django自身便可以充当broker. (但在部署时, 我们最好使用更稳定和高效的broker, 例如Redis.)

在settings.py中:

import djcelery

djcelery.setup_loader()

BROKER_URL = 'django://'

...

INSTALLED_APPS = (

...

'djcelery',

'kombu.transport.django',

...

)

第一二项是必须的, 第三项则告诉Celery使用Django项目作为broker.

在INSTALLED_APPS中添加的djcelery是必须的. kombu.transport.django则是基于Django的broker

最后创建Celery所需的数据表, 如果使用South作为数据迁移工具, 则运行:

python manage.py migrate

否则运行: (Django 1.6或Django 1.7都可以)

python manage.py syncdb

5. 创建一个task

正如前面所说的, 一个task就是一个Pyhton function. 但Celery需要知道这一function是task, 因此我们可以使用celery自带的装饰器decorator: @task. 在

django 目录中创建taske.py:

from celery import task

@task()

def add(x, y):

return x + y

当settings.py中的djcelery.setup_loader()运行时, Celery便会查看所有INSTALLED_APPS中目录中的tasks.py文件, 找到标记为task的function, 并

将它们注册为celery task.

将function标注为task并不会妨碍他们的正常执行. 你还是可以像平时那样调用它: z = add(1, 2).

6. 执行task

让我们以一个简单的例子作为开始. 例如我们希望在用户发出request后异步执行该task, 马上返回response, 从而不阻塞该request, 使用户有一个流畅的访问

过程. 那么, 我们可以使用.delay, 例如在在views.py的一个view中:

from my.tasks import add

...

add.delay(2, 2)

...

Celery会将task加入到queue中, 并马上返回. 而在一旁待命的worker看到该task后, 便会按照设定执行它, 并将他从queue中移除. 而worker则会执行以下代

码:

import my.tasks.add

my.tasks.add(2, 2)

7. 关于import

这里需要注意的是, 在impprt task时, 需要保持一致. 因为在执行djcelery.setup_loader()时, task是以INSTALLED_APPS中的名,

加.tasks.function_name注册的, 如果我们由于python path不同而使用不同的引用方式时(例如在tasks.py中使用from myproject.my.tasks import

add形式), Celery将无法得知这是同一task, 因此可能会引起奇怪的bug.

8. 测试

a. 启动worker

正如之前说到的, 我们需要worker来执行task. 以下是在开发环境中的如何启动worker:

首先启动terminal, 如同开发django项目一样, 激活virtualenv, 切换到django项目目录. 然后启动django自带web服务器: python manage.py runserver.

然后启动worker:

python manage.py celery worker --loglevel=info

此时, worker将会在该terminal中运行, 并显示输出结果.

b. 启动task

打开新的terminal, 激活virtualenv, 并切换到django项目目录:

$ python manage.py shell

from my.tasks import add

add.delay(2, 2)

此时, 你可以在worker窗口中看到worker执行该task:

[2014-10-07 08:47:08,076: INFO/MainProcess] Got task from broker: my.tasks.add[e080e047-b2a2-43a7-af74-d7d9d98b02fc]

[2014-10-07 08:47:08,299: INFO/MainProcess] Task my.tasks.add[e080e047-b2a2-43a7-af74-d7d9d98b02fc] succeeded in 0.183349132538s: 4

9. 另一个例子

下面我们来看一个更为真实的例子, 在views.py和tasks.py中:

# views.py

from my.tasks import do_something_with_form_data

def view(request):

form = SomeForm(request.POST)

if form.is_valid():

data = form.cleaned_data

# Schedule a task to process the data later

do_something_with_form_data.delay(data)

return render_to_response(...)

# tasks.py

@task

def do_something_with_form_data(data):

call_slow_web_service(data['user'], data['text'], ...)

10. 调试

由于Celery的运行需要启动多个部件, 我们可能会漏掉一两个. 所以我们建议:

使用最简单的设置

使用python debug和logging功能显示当前的进程

11. Eager模式

如果在settings.py设置:

CELERY_ALWAYS_EER = True

那么Celery便以eager模式运行, 则task便不需要加delay运行:

# 若启用eager模式, 则以下两行代码相同

add.delay(2, 2)

add(2, 2)

12. 查看queue

因为我们使用了django作为broker, queue储存在django的数据库中. 这就意味着我们可以通过django admin查看该queue:

# admin.py

from django.contrib import admin

from kombu.transport.django import models as kombu_models

admin.site.register(kombu_models.Message)

13. 检查结果

每次运行异步task后, Celery都会返回AsyncResult对象作为结果. 你可以将其保存, 然后在将来查看该task是否运行成功和返回结果:

# views.py

result = add.delay(2, 2)

...

if result.ready():

print "Task has run"

if result.successful():

print "Result was: %s" % result.result

else:

if isinstance(result.result, Exception):

print "Task failed due to raising an exception"

raise result.result

else:

print "Task failed without raising exception"

else:

print "Task has not yet run"

14. 定期任务

还有一种Celery的常用模式便是执行定期任务. 执行定期任务时, Celery会通过celerybeat进程来完成. Celerybeat会保持运行, 一旦到了某一定期任务需要执

行时, Celerybeat便将其加入到queue中. 不像worker进程, Celerybeat只有需要一个即可.

启动Celerybeat:

python manage.py celery beat

使Celery运行定期任务的方式有很多种, 我们先看第一种, 将定期任务储存在django数据库中. 即使是在django和celery都运行的状态, 这一方式也可以让我们

方便的修改定期任务. 我们只需要设置settings.py中的一项便能开启这一方式:

# settings.py

CELERYBEAT_SCHEDULER = 'djcelery.schedulers.DatabaseScheduler'

关于django如何实现异步视图和django 异步orm的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。