Django框架前端表单的使用

python基于用户画像和协同过滤实现电影推荐系统 1、概要 传统电影推荐系统大多使用协同过滤算法实现电影推荐,主要实现机理是通过用户评分及用户观影历史数据抽象为多维向量利用欧式距离或其他向量计算公式实现推荐,本文中将采用常用的机器学习算法Kmeans聚类算法+协同过滤算法+word2vec搜索推荐模型多模型多维度实现电影推荐系统,系统主要使用python语言进行开发,使用django网站web开发框架实现,数据库使用mysql 2、算法介绍 Kmeans聚类模型通过用户多维度多特征的信息:用户性别,年龄,地域,角色(学生、上班族 阅读详情

好记性不如烂笔头之 Django框架前端表单的使用

一下是本人学习Django框架的一些知识点,一来方便自己查看,二来可以为人提供参考。

1、下面是Forms.py文件的主要内容:

#!/usr/bin/env python
# -*-encoding:UTF-8-*-

# 表单
# 获取客户端请求的信息
from django.http import HttpResponse
from django.shortcuts import render_to_response

def requestInfo(request):
    result = 'path:%s' % request.path
    result = result + '<br>host:%s' %request.get_host()
    result = result + '<br>full_path:%s' %request.get_full_path()
    result = result + '<br>port:%s' %request.get_port()
    result = result + '<br>https:%s'%request.is_secure()
    # request.META:Python字典属性,包含所有的Http请求头,如果没有请求头HTTP_Accept时候,会抛出异常
    try:
        result = result + '<br>Accept:%s' %request.META['HTTP_ACCEPT']
    except KeyError:
        result = result + '<br>HTTP请求头获取异常'
    except UnicodeDecodeError:
        result = result + '<br>HTTP请求头获取异常'
    except KeyError:
        result = result + '<br>HTTP请求头获取异常'
    '''
    values = request.META.items()
    sorted(values)
    html = []
    for key,value in values:
        html.append('<tr><td>%s<td><td>%s<td></tr>' %(key,value))
    return HttpResponse('<table>%s<table>'%'\n'.join(html))
    '''
    return HttpResponse(result)

# 处理表单(Form)提交数据
def search_form(request):
    return render_to_response('search_form.html')


from testdb.models import Movie
def search(request):
    # 这里涉及到一个字典存储的问题,如果是get请求的话就映射到get字典里面
    # 如果是post的话就是映射到post请求里面
    # 这里的name对应search_form.html表单里面的name
    if 'name' in request.GET:
        message = 'You searched for :%s' %request.GET['name']
    else:
        message = 'You submitted an empty form.'
    return HttpResponse(message)

# 从数据库中查询数据
def search2(request):
    # 使用filter之后完全不用sql语句的,简直刷新我的观念啊!
    if 'name' in request.GET:
        name = request.GET['name']
        movies = Movie.objects.filter(type__icontains=name)     # 按类型查找
        return render_to_response('search_result.html',{'movies':movies,'query':name})
    else:
        return HttpResponse('Please submit a search term.')

# 改进表单
# 出错要点击回退
def search3(request):
    # 使用filter之后完全不用sql语句的,简直刷新我的观念啊!
    if 'name' in request.GET:
        name = request.GET['name']
        movies = Movie.objects.filter(type__icontains=name)     # 按类型查找
        return render_to_response('search_form_ext.html',{'movies':movies,'query':name})
    else:
        return render_to_response('search_form_ext.html',{'error':True})

# 表单的简单校验
# 改进表单
def searchVerify(request):
    # 使用filter之后完全不用sql语句的,简直刷新我的观念啊!
    error = False
    if 'name' in request.GET:
        name = request.GET['name']
        # name 必须要有值
        # print(type(name))
        if not name:
            error = True
        elif len(name) > 10:
            error = True
        else:
            movies = Movie.objects.filter(type__icontains=name)     # 按类型查找
            return render_to_response('search_form_ext1.html',{'movies':movies,'query':name})
    # 注意这里使用flag的形式传值控制
    return render_to_response('search_form_ext1.html',{'error':error})

def searchVerify1(request):
    # 使用filter之后完全不用sql语句的,简直刷新我的观念啊!
    errors = []      # 使用列表进行不同信息的接收
    print(errors)
    if 'name' in request.GET:
        name = request.GET['name']
        # name 必须要有值
        print(name)
        if not name:
            errors.append("请输入电影的类型名!")
        elif len(name) > 10:
            errors.append("电影类型名长度不能大于10")
        else:
            movies = Movie.objects.filter(type__icontains=name)     # 按类型查找
            return render_to_response('search_form_ext2.html',{'movies':movies,'query':name})
    # 注意这里使用flag的形式传值控制
    return render_to_response('search_form_ext2.html',{'errors':errors})

# 复杂的表单校验
def searchVerify2(request):
    # 使用filter之后完全不用sql语句的,简直刷新我的观念啊!
    errors = []      # 使用列表进行不同信息的接收
    if 'name' in request.GET:
        name = request.GET['name']
        value1 = request.GET['value1']
        value2 = request.GET['value2']
        # name 必须要有值
        if not name:
            errors.append("请输入电影的类型名!")
        if not value1:
            errors.append("必须提供value1!")
        if not value2:
            errors.append("必须提供value2!")
        if not errors:
            movies = Movie.objects.filter(type__icontains=name)     # 按类型查找
            return render_to_response('search_form_ext3.html',{'movies':movies,'query':name})
    # 注意这里使用flag的形式传值控制
    return render_to_response('search_form_ext3.html',{'errors':errors})

# 编写Form类
# django.forms.Form

# 在视图中使用Form对象
from testdb.forms import MyForm
# 默认开启了防止跨域网站的模拟用户的身份进行攻击,为了能使得表单返回正确的内容,将这个开启关闭
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt

@csrf_exempt        # 这个需要手动输入,不会自动生成
def contact(request):
    if request.method =='POST':    # post方法请求
        form = MyForm(request.POST)
        if form.is_valid():
            print("完成与业务相关的工作")
            return HttpResponse("OK")
        else:
            return render_to_response('my_form.html',{'form':form})     # 返回到表单,如果出现错误就会在文本框的上面显示错误
    else:
        #form = MyForm(initial={'name':'tuhua','email':'hello@toohoo.com','message':'没有信息'}) # 设置默认的表单信息
        form = MyForm()
        return render_to_response('my_form.html',{'form':form})     #否则就是get方法请求了

# 改变字段的显示风格

# 限制输入框的输入最小值和最大值

# 设置表单的默认初始值

# 自定义检验规则

# 指定标签:使用label关键字将原来的表单字段名称覆盖

2、路径映射文件urls.py的对应内容为:

from django.conf.urls import url
from django.contrib import admin

from .views import Form

# 动态URL的使用
urlpatterns = [
    url(r'^admin/', admin.site.urls),
    url(r'^requestInfo/$', Form.requestInfo),
    url(r'^searchForm/$', Form.search_form),
    url(r'^search/$', Form.search),
    url(r'^searchVerify/$', Form.searchVerify),
    url(r'^searchVerify2/$', Form.searchVerify2),
    url(r'^contact/$', Form.contact),
]

 3、

更多HTML文件的实现代码可以参考项目源代码,如果有用、喜欢,请动动手指star一下啦!:

https://github.com/too-hoo/SecondDjango

 

django-remote-forms:独立于平台的Django表单序列化程序 django-远程表单 一个允许您将Django表单(包括字段和窗口小部件)序列化为Python字典的包,以轻松转换为JSON并通过API公开 请仔细阅读我在以了解问题范围,动机,挑战和远程表单的实施 样例实施 如果您不介意深入了解实现django-remote-forms可能需要的不同组件,请查看django Remote Admin 用法 最小的例子 from django_remote_forms . forms import RemoteForm form = LoginForm () remote_form = RemoteForm ( form ) remote_form_dict = remote_form . as_dict () 将字典转换为JSON后,它看起来像这样: { " is_bound " : false , " non_field_er 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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这一部分涉及一下几个模块:前端HTML表单,表单验证的Form,数据库结构Model,后端处理的View 文章目录前端HTML表单验证Form数据库结构Model后端处理的View 前端HTML 网页文件:save_data.html: <form action="" method="post"> <input type="text" name="name" placeholder="Name"> {# 这里的name属性是后端验证的唯一标识,不能重复 #} <

呆萌的代Ma 3901

Django--post提交表单内容

本节目标:①、提交表单内容②、通过客户端提交表单新增一篇文章③、通过Django的forms组件来完成新增一篇文章 =======提交表单内容======== 1、前端html:login.html <div> <form method="post"> username:<input class=...

baodiaoxe346599的博客 240

Django之forms组件(Python)

该篇博客主要讲解了forms组件在Django的应用,很详细,很全面,各行代码都有注释,快来看看吧!

m0_75048124的博客 1313

django创建表单forms

在froms.py class RegisterForm(forms.Form): UserName = forms.CharField(label="用户名", max_length=128, widget=forms.TextInput(attrs={'class': 'form-control'})) password1 = forms.CharField(label="密码", max_length=256, widget=forms.PasswordInput(attrs={'cl

热衷开源的Boy 390
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瓦雪子
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