django认识(三)

本文详细介绍了Django模板引擎中变量的使用规则,包括语法、命名规范、数据类型支持及避免与关键字冲突的注意事项。同时,深入探讨了过滤器的功能与使用方法,如链式调用、参数传递及自动转义机制,帮助读者更好地理解和运用Django模板系统。

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模板变量使用规则:

1.语法:{{变量名}}

2.命名由字母和数字以及下划线组成,不能有空格和标点符号

3.可以使用字典、模型、方法、函数、列表

4.不要和python或django关键字重名

5.变量和查找

注意:

1.如果data是一个字典,那么访问data.items将会访问data这个字典的key名为items的值,而不会访问字典的items方法;

2.点在模板渲染时有特殊的含义。变量名中点表示查找

过滤器

作用:对变量进行过滤。在真正进行渲染出来之前,过滤会根据功能处理好变量,然后得出结果后在替换原来的变量展示出来,

语法:{{fruits|lower}}

管道符进行链式调用,比如实现一个功能,先把所有字符变成小写,把第一个字符转换成大写

语法: {{fruits|lower|capfirst}}

使用参数过滤器可以使用参数,在过滤名称后面使用冒号“:”,再加上参数,比如要把一个字符串所有的空格去掉,则可以使用cut过滤器;

语法: {{fruits|cut:""}}

注意:使用参数的时候,冒号和参数之间不能有任何空格,一定要紧挨着

什么是自动转义?

自动转义是将变量的一些特殊字符,比如左箭头(<),右箭头(>)转义成html代码,这样做的目的是为了处理一些不安全的变量

<: 转义成&lt;

>: 转义成&gt;

': 转义成&#39;

": 转义成&quot;

&: 转义成&amp;

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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