django入门笔记4- template

Django中template导入文件 template文件的导入 template文件就是普通的文件,需要用于template.render()函数渲染,可以有以下 几种方法来加载文件 1.用python自带的open()函数,如: from django.template import Template, Context from django.http import HttpResponse import 阅读详情

模版的配置

       1.在settings中

              TEMPLATE_DIRS= (

                     '/home/django/mysite/templates',

              )

              或者

              TEMPLATE_DIRS= (

                     os.path.join(os.path.dirname(__file__),'templates').replace('\\','/'),

              )

       2.渲染模版的快捷方式

              return  render_to_response('current_datetime.html', {'current_date': now})

              或者(locals包含了所有当前的变量,包括request,内容相当庞大,但是很省事,有利有弊)

              return  render_to_response('current_datetime.html', locals())

 

             

模版的互相引用,当一个部分有重合的时候,可以使用这种方法

       {%include "nav.html" %}

 

模版的继承

       1.定义

       <!DOCTYPEHTML PUBLIC "-//W3C//DTDHTML 4.01//EN">

       <htmllang="en">

       <head>

              <title>{%block title %}{% endblock %}</title>

       </head>

       <body>

              <h1>Myhelpful timestamp site</h1>

              {%block content %}{% endblock %}

              {%block footer %}

              <hr>

              <p>Thanksfor visiting my site.</p>

              {%endblock %}

       </body>

       </html>

      

       2.使用

       {%extends "base.html" %}

       {%block title %}The current time{% endblock %}

       {%block content %}

{{ block.super }}

       <p>Itis now {{ current_date }}.</p>

       {%endblock %}

      

      

模版中的变量,当使用{{ foo.bar }}的时候,查询顺序是:

       字典类型查找 (比如 foo["bar"] )

       属性查找 (比如 foo.bar )

       方法调用 (比如 foo.bar() )

       列表类型索引查找 (比如 foo[bar] )

 

模版标签

       {%if %} 和 {% endif %}

              1.如果有多个判定逻辑使用多层嵌套的方式解决,不要多个and连用

              {%if athlete_list %}

                     {%if coach_list or cheerleader_list %}

              2.并没有 {% elif %} 标签, 请使用嵌套的`` {% if %}`` 标签来达成同样的效果

 

       {%for athlete in athlete_list %}

              <p>{{athlete.name }}</p>

       {%empty %}

              <p>Thereare no athletes. Only computer programmers.</p>

       {%endfor %}

              1.{%empty%}标签是for特有的当元素列表为空的判断

              2.for没有退出循环和continue标签,只能通过内部的标志位来跳过语句的执行

              3.for提供的便捷计数器

                     forloop.counter

                     forloop.counter0

                     forloop.revcounter0#还剩下多少个

                     forloop.first#是否是第一个,布尔值

                     forloop.last#是否是最后一个

                     {{forloop.parentloop.counter }} 加上一个parentloop可以得到上个循环的内容,

             

       {%ifequal user currentuser %}

              <h1>Welcome!</h1>

       {%endifequal %}

              1.判断两个变量是否相等

 

       {#This is a comment #}

              单行注释

 

       {%comment %}

       Thisis a

       multi-linecomment.

       {%endcomment %}

              多行注释

      

       {%autoescape off %}

              Hello{{ name }}

       {%endautoescape %}

              一段文字不转意输出

      

 

常用过滤器

       {{name|lower }} 小写

       {{my_list|first|upper }} 把第一个字母转换为大写

       {{bio|truncatewords:"30" }}只显示30个单词

       {{pub_date|date:"F j, Y" }} 格式化时间

       {{var | length  }} 字符串的长度

       {{var | safe  }} 直接输出不转意

      

      

在逻辑判定中表示false

       列表([] )

       空元组(() )

       空字典({} )

       空字符串('' )

       零值(0 )

       特殊对象None

       对象False(很明显)

      

      

通用上下文的配置

       1.settings里面配置

       TEMPLATE_CONTEXT_PROCESSORS= (

              'django.core.context_processors.auth',

              'django.core.context_processors.debug',

              'django.core.context_processors.i18n',

              'django.core.context_processors.media',

       )

       2.定义相应的上下文生成函数

       defcustom_proc(request):

              "Acontext processor that provides 'app', 'user' and 'ip_address'."

              return{

                     'app':'My app',

                     'user':request.user,

                     'ip_address':request.META['REMOTE_ADDR']

              }

       3.直接在模版中使用即可

 

      

自定义标签过滤器

1.在app目录下(和views平行)创建一个django的包:templatetags

2.一个简单的过滤器内容如下,在目录下创建一个py文件custom_filter.py

   from django import template

   import settings

 

   register = template.Library()

 

   @register.filter(name="formate_status")

   def formate_status(value):

       return settings.STATUS_LIST[value]

       

3.在模版页面中

   {%load custom_filter %}

   {{ t.status|formate_status }}


Django新手入门(四)——Django的MTV架构 Django新手入门(四)——Django的MTV架构MTV和MVCMVC架构MTV架构M、T和VM——Model——models.pyT——Template——template文件夹V——View——views.pyDjango MTV架构下网站开发步骤 Django使用的MTV(大约可以模拟到MVC)架构。为了把数据抽象化,Django把数据的存取和显示区分为Model、Template以及View,分别对应models.py、template文件夹以及views.py这些文件。本文将详细介绍Djang 阅读详情

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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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charles_mo
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