25_Django模版_模版变量使用详解

本文介绍如何在Django项目中创建视图并传递数据到模板,包括创建views.py文件,设置URL路由,以及在模板中正确访问传入的数据和变量。详细解释了字典、列表和对象属性的访问方法。

1. 创建一个项目,在项目中创建views.py文件,输入代码如下:

from django.shortcuts import render

def index(request):
	# 创建了一个字典
    context = {
        'username':'zhiliao'
    }
    # 将我们创建的context赋值给context
    # 前一个context是我们创立的字典变量,后一个cotext是render的参数
    return render(request,'index.html',context=context)

2. 在urls.py中更新代码如下:

from . import views

urlpatterns = [
    path('', views.index),
]

3. 在urls.py中更新代码如下:

1.在模板中使用变量,需要将变量放到‘{{变量}}’中

2.如果想要访问对象的属性,那么可以通过‘对象.属性名’来访问

访问时使用’{{person.username}}’

3.如果想要访问一个字典的key对应的value,那么只能通过‘字典.key’来访问,不能通过’字典[key]‘来访问
访问时使用’{{persons.username}}’

4.因为在访问字典的key是通过’.'来访问,所以定义字典内容名要避开此类关键字
5.访问列表或者元祖,同样通过‘.’来访问,不通过‘[]’,这点不同于python语法
{}:元祖
[ ]:列表

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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