django前后端写代码常出的问题

本文深入探讨了Django REST framework中序列化器的正确使用方法,包括序列化展示、一对多关系处理及反序列化添加的实践技巧。通过具体案例,解析了常见错误及其解决方案,为开发者提供实用指南。
问题一:
class NewsSerializer(serializers.ModelSerializer):
    # class Meta:
      model = News
      fields = '__all__'

class ShowNews(APIView):
    def get(self,request):
        news = News.objects.all()
        ser = NewsSerializer(news,many=True)
        return Response(ser.data)
序列化展示的时候在这里没有写 class Meta:,所以会报一个错

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

问题二:

一对多关系中,序列化如果不继承,在展示的时候会没有效果,具体代码如下:

<template>
    <div>
      <table border="1">
        <tr>
          <th>标题</th>
          <th>价格</th>
          <th>作者</th>
          <th>操作</th>
        </tr>
        <tr v-for="item in datalist">
          <td>{{ item.title }}</td>
          <td>{{ item.price }}</td>
          <td>{{ item.author_id.username}}</td>  # 展示外键在展示图书的时候展示作者姓名  而不是作者id
          <td><button @click="zhuan(item.id)">转移</button></td>
        </tr>
      </table>
      <div>
        <button v-show="lastpage" @click="mychange(lastpage)">上一页</button>
        <button v-for="index in all" @click="mychange(index)">{{ index }}</button>
        <button v-show="nextpage" @click="mychange(nextpage)">下一页</button>
      </div>
    </div>
</template>

<script>
  import axios from 'axios'
    export default {
        data(){
          return{
            datalist:[],
            total:0,
            cur:1,
            lastpage:0,
            nextpage:0,
            all:0
          }
        },
      mounted() {
          this.mychange(1);
          axios({
            url:'http://localhost:8000/showbook/',
            method:'get',
          }).then(res=>{
            this.datalist = res.data.data;
          })
      },
      methods:{
          zhuan(id){
            this.$router.push({path:'/zhuan',query:{id:localStorage.getItem('userid'),bid:id}})
          },
          mychange(page){
            axios({
              url:'http://localhost:8000/showbook/',
              method:'get',
              params:{page:page,size:1}
            }).then(res=>{
              this.datalist = res.data.data;
              if (page == 1){
                this.lastpage = 0;
              } else{
                this.lastpage = page - 1
              }
              this.all = Math.ceil(res.data.total / this.cur);
              if (page == this.all){
                this.nextpage = 0
              } else{
                this.nextpage = page + 1;
              }
            })
          }
      }
    }
</script>

class BookSerializer(serializers.ModelSerializer):
    # author_id = UserSerializer()
    class Meta:
        model = Book
        fields = '__all__'

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

问题三:

使用反序列化添加时,必须使用post添加,如果使用get添加,会加不进去的

在这里插入图片描述

如果是get,每天访问添加不会走添加的逻辑,直接就是添加失败

在这里插入图片描述

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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