在这篇文章中，我们将学习如何为任何实例创建翻译。有时，您可能需要保存诸如 ID、名称、引号、行等数据。您可能需要用不同的语言呈现这些数据；为此，您需要进行大量的数据库操作，但是今天我将向您展示如何在几行设置中获得相同的结果。创建一个 Django 项目和一个应用程序。设置 URL 并执行一些基本操作，例如在 INSTALLED_APPS 中添加应用程序。创建模型。在这里，我们不需要过多地处理 views.py、urls.py 或…… 阅读更多

有时，我们可能需要在网站中添加与货币相关的数据，例如薪水、费用或收入。Django 提供了一个整数字段，但很多时候，它无法像我们想要的那样工作。因此，为了处理货币字段，我们可以使用一个第三方库，它会将货币字段添加到我们的模型中。创建一个项目和一个应用程序，我将其命名为“MoneyFieldDemo”和“myapp”。设置基本内容，例如 urls 和 INSTALLED_APPS。是的，安装一个库 - pip install django-money 在 settings.py 中添加以下行 - INSTALLED_APPS += ["djmoney"] 示例 在应用程序的 urls.py 中，添加以下几行 - from django.urls import path from . import views urlpatterns = ... 阅读更多

在这篇文章中，我们将了解如何在 Django 模型中添加 JSON 字段。JSON 是一种以键值对格式存储数据的简单格式。它用大括号编写。很多时候，在开发者网站上，我们需要添加开发者数据，而 JSON 字段在这种情况下非常有用。首先创建一个 Django 项目和一个应用程序。请执行所有基本操作，例如在 INSTALLED_APPS 中添加应用程序并设置 URL，创建一个基本模型并在 HTML 文件中呈现其表单。示例 安装 django-jsonfield 包 - pip install django-jsonfield 现在，让我们在 models.py 中创建一个模型…… 阅读更多

我们将使用一个第三方包创建一个使用虚假登录页面的 Django 管理员。这只会创建一个 Django 管理员虚假页面，每当有人尝试登录管理员页面时，无论他们输入的密码是否正确，他们都将无法登录，并且他们的尝试以及他们的 IP 地址将存储在一个表中。因此，只需按照以下步骤操作，您就可以顺利完成了。设置基本的 URL，并在 settings.py 中的 INSTALLED_APPS 中添加应用程序。示例 首先安装包 pip install django-admin-honeypot 在 settings.py 中，添加此内容 - INSTALLED_APPS += ['admin_honeypot'] 我们只需将其添加到…… 阅读更多

Django 工具箱是一个调试工具，用于调试数据库查询、Django 网站加载速度以及许多其他内容。调试工具栏在开发者中非常流行，每个人都在使用它。因此，让我们深入了解一下如何实现它。示例 创建一个名为“myapp”的应用程序。首先，安装 django-debug-toolbar - pip install django-debug-toolbar 现在，将 'debug_toolbar' 添加到 settings.py 中的 INSTALLED_APPS 中 - INSTALLED_APPS = [ # ... 'debug_toolbar', 'myapp' ] 这会将调试工具栏作为应用程序添加到我们的项目中。接下来，在您的中间件中，添加以下内容 - MIDDLEWARE = [ # ... 'debug_toolbar.middleware.DebugToolbarMiddleware', # ... 阅读更多

要使用 Matplotlib 创建 100% 堆叠面积图，我们可以采取以下步骤 - 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个年份列表。创建一个字典，其中包含各个年份的人口列表。创建一个图形和一组子图。绘制堆叠面积图。将图例放置在图形的“左上方”。设置标题、xlabel 和 ylabel。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True year = [1950, 1960, 1970, 1980, 1990, 2000, 2010, 2018] population_by_continent = { ... 阅读更多

要理解 Seaborn 的热力图注释格式，我们可以采取以下步骤 - 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个具有五列的 Pandas 数据框。将矩形数据绘制为颜色编码矩阵，fmt=".2%" 表示注释格式。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 示例 import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(np.random.random((5, 5)), columns=["a", "b", "c", "d", "e"]) sns.heatmap(df, annot=True, annot_kws={"size": 7}, fmt=".2%") plt.show() 输出 阅读更多

要从 Seaborn/Matplotlib 图中移除或隐藏 X 轴标签，我们可以采取以下步骤 - 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 sns.set_style() 设置 Seaborn 图的审美风格。从在线存储库加载示例数据集（需要互联网）。要隐藏或移除 X 轴标签，请使用 set(xlabel=None)。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True sns.set_style("whitegrid") tips = sns.load_dataset("tips") ax = sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips) ax.set(xlabel=None) plt.show() 输出 阅读更多

要移除 Matplotlib 图表底部的空白，我们可以使用 tight layout 或 autoscale_on=False。步骤 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建新的图形或激活现有的图形。将“ax”作为子图排列的一部分添加到图形中。使用 plot() 方法绘制数据点列表。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, autoscale_on=False, xlim=(1, 5), ylim=(0, 10)) ax.plot([2, 5, 1, 2, 0, 7]) plt.show() 输出 阅读更多

要从 Python 中的 datetime 对象中仅提取月份和日期，我们可以使用 DateFormatter() 类。步骤 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个二维、大小可变、可能异构的表格数据数据框 df。创建一个图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制数据框。设置轴格式化程序，提取月份和日期。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt, dates plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(dict(time=list(pd.date_range("2021-01-01 12:00:00", periods=10)), speed=np.linspace(1, 10, 10))) fig, ax = ... 阅读更多