django中row语法详解

 更新时间:2023年06月05日 10:57:52   作者:lan_4  
在Django模板中,使用{{ row }}语法可以输出列表row的所有元素,但是如果你想要输出列表中的某个元素,需要使用下标来访问它,这篇文章主要介绍了django中row语法详解,需要的朋友可以参考下

django中row语法

在Django模板中,使用{{ row }}语法可以输出列表row的所有元素,但是如果你想要输出列表中的某个元素,需要使用下标来访问它。

例如,如果你想要输出列表row的第二个元素,应该使用{{ row.1 }}而不是{{ row[1] }}。在Django模板中,使用.来访问对象的属性或方法,所以这里使用.来访问列表的元素。

修改你的模板代码如下:

{% for row in data %}
<tr>
    <td>{{ row.0 }}</td>
    <td>{{ row.1 }}</td>
    <td>{{ row.2 }}</td>
    <td>{{ row.3 }}</td>
    <td>{{ row.4 }}</td>
    <td>{{ row.5 }}</td>
    <td>{{ row.6 }}</td>
    <td>{{ row.7 }}</td>
</tr>
{% endfor %}

这个代码中,我们使用{{ row.0 }}来输出列表row的第一个元素,使用{{ row.1 }}来输出列表row的第二个元素,以此类推,直到输出列表row的所有元素。

在django中使用原生sql语句

raw

# row方法:(掺杂着原生sql和orm来执行的操作)
res = CookBook.objects.raw('select id as nid  from  epos_cookbook  where  id>%s', params=[1, ])
print(res.columns) # ['nid']
print(type(res)) # <class 'django.db.models.query.RawQuerySet'>
# 在select里面查询到的数据orm里面的要一一对应
res = CookBook.objects.raw("select * from epos_cookbook")
print(res)
for i in res:
    print(i.create_date)
    print(i)
res = CookBook.objects.raw('select * from epos_cookbook where id>%s', params=[1, ])
# 后面可以加参数进来
print(res)
for i in res:
    # print(i.create_date)
    print(i)

extra

## select提供简单数据
# SELECT age, (age > 18) as is_adult FROM myapp_person;
Person.objects.all().extra(select={'is_adult': "age > 18"})  # 加在select后面
## where提供查询条件
# SELECT * FROM myapp_person WHERE first||last ILIKE 'jeffrey%';
Person.objects.all().extra(where=["first||last ILIKE 'jeffrey%'"])  # 加一个where条件
## table连接其它表
# SELECT * FROM myapp_book, myapp_person WHERE last = author_last
Book.objects.all().extra(table=['myapp_person'], where=['last = author_last']) # 加from后面
## params添参数
# !! 错误的方式 !!
first_name = 'Joe'  # 如果first_name中有SQL特定字符就会出现漏洞
Person.objects.all().extra(where=["first = '%s'" % first_name])
# 正确方式
Person.objects.all().extra(where=["first = '%s'"], params=[first_name])

connection(类似pymysql)

from django.db import connection
  cursor=connection.cursor()
  # 如果需要配置数据库
  # cursor=connection['default'].cursor()  
  cursor.execute('select * from app01_book')
  ret=cursor.fetchall()
  print(ret)
  #((2, '小时光', Decimal('10.00'), 2), (3, '未来可期', Decimal('33.00'), 1), (4, '打破思维里的墙', Decimal('11.00'), 2), (5, '时光不散', Decimal('11.00'), 3))

注意:如果在sql语句中有用到除法(%),需要使用%%来转义,因为在str中%多用于格式化输出。

到此这篇关于django中row语法详解的文章就介绍到这了,更多相关django中row语法内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • numpy如何处理Nan和inf

    numpy如何处理Nan和inf

    numpy是一个强大的科学计算库,在处理数据时经常会遇到NaN(不是数字)和Inf(无穷大)的情况,排序可以帮助我们查看这些特殊值的分布,使用np.isnan()函数可以生成一个布尔数组,用于判断哪些是NaN值,而np.isinf()函数则用于检测Inf值
    2024-09-09
  • python和php哪个更适合写爬虫

    python和php哪个更适合写爬虫

    这篇文章主要介绍了python和php哪个更适合写爬虫的相关对比知识点,需要的朋友们可以学习下。
    2020-06-06
  • 详解Python如何利用Pandas与NumPy进行数据清洗

    详解Python如何利用Pandas与NumPy进行数据清洗

    许多数据科学家认为获取和清理数据的初始步骤占工作的 80%,花费大量时间来清理数据集并将它们归结为可以使用的形式。本文将利用 Python 的 Pandas和 NumPy 库来清理数据,需要的可以参考一下
    2022-04-04
  • 对Python发送带header的http请求方法详解

    对Python发送带header的http请求方法详解

    今天小编就为大家分享一篇对Python发送带header的http请求方法详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-01-01
  • pandas loc iloc ix用法详细分析

    pandas loc iloc ix用法详细分析

    pandas处理数据时,我们会经常看到dataframe结构使用loc, iloc, ix等方法,那么这些方法到底有啥区别,下面我们来进行详细分析,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧
    2023-01-01
  • python实现简单聊天室功能 可以私聊

    python实现简单聊天室功能 可以私聊

    这篇文章主要为大家详细介绍了python实现简单聊天室功能,可以进行私聊,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2019-07-07
  • Tensorflow卷积神经网络实例进阶

    Tensorflow卷积神经网络实例进阶

    这篇文章主要为大家详细介绍了Tensorflow卷积神经网络实例进阶,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2018-05-05
  • python学习之subprocess模块详解

    python学习之subprocess模块详解

    这篇文章主要介绍了python学习之subprocess模块的相关资料,该模块用于创建子进程并与其进行交互,它提供了多个函数和类来执行操作系统命令、获取命令输出以及管理子进程的生命周期,需要的朋友可以参考下
    2024-12-12
  • Python使用pickle模块储存对象操作示例

    Python使用pickle模块储存对象操作示例

    这篇文章主要介绍了Python使用pickle模块储存对象操作,结合实例形式分析了Python使用pickle模块针对文件读写与转换的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
    2018-08-08
  • pytest conftest.py文件的使用讲解

    pytest conftest.py文件的使用讲解

    这篇文章主要介绍了pytest的conftest.py文件的使用讲解,帮助大家更好的理解和学习使用pytest框架,感兴趣的朋友可以了解下
    2021-03-03

最新评论