custom_filter

本文介绍如何在Django项目中实现自定义过滤器,包括安装必要应用、创建templatetags包、定义及注册过滤器函数等步骤,并提供了一个日期格式化过滤器的具体示例。

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自定义过滤器

1 步骤
  1. 一定要注意必须安装app
INSTALLED_APPS = [
    'django.contrib.auth',
    'django.contrib.contenttypes',
    'django.contrib.sessions',
    'django.contrib.messages',
    'django.contrib.staticfiles',
    # 必须安装的app
    "article"
]
  1. 创建一个templatetags python包, 文件夹下新建模块, 如custom.py

  2. 引入template.Library并实例化

from django import template
register = template.Library()
  1. 定义过滤器函数
def handle_date(value):
    pass
  1. 注册过滤器
# name: 过滤器名称, 默认为过滤器函数名
# filter_func: 过滤器函数
register.filter(name="date", filter_func=hand_date)

当然,你也可以使用register.filter装饰器完成第四三步

@register.filter("handDate")
def hand_date(value: datetime)->str:
    if not isinstance(value, datetime):
        return str(value)

    now = datetime.now()

    # 二个datetime对象相减 得到了一个 timedelta 对象
    # 利用 `total_seconds` 方法
    timeStamp = int((now - value).total_seconds())

    if 0 <= timeStamp <= 60:
        return "刚刚"
    elif 60 < timeStamp <= (60*60):
        return "%s分钟前" % (timeStamp//60)
    elif (60*60) < timeStamp <= (24*60*60):
        return "%s小时前" % (timeStamp//(60*60))
    elif (24*60*60) < timeStamp <= (30*24*60*60):
        return "%s天前" % (timeStamp//(24*60*60))
    elif (30*24*60*60) < timeStamp <= (12*30*24*60*60):
        return "%s月前" % (timeStamp//(30*2460*60))
    else:
        return value.strftime("%Y/%m/%d %H:%M")
  1. 利用load标签在模板引入过滤器, 一般直接引入模块名custom
{% load custom %}

这样你就可以愉快地在模板里面使用过滤器, 也完成自定义过滤器

注意

  1. 一定要检查App是否安装
  2. 注意templatetags命名
### 关于 `pinyin_filter` 的实现与使用 #### Elasticsearch 中的 Pinyin Filter 在 Elasticsearch 中,`pinyin_filter` 是一种自定义分析器的一部分,用于处理中文拼音相关的搜索需求。它可以通过插件或自定义配置来支持多种功能,例如全拼、首字母缩写以及混合匹配。 以下是基于提供的引用内容和专业知识构建的回答: --- #### 自定义 `pinyin_filter` 的实现方式 为了满足股票名称搜索框的需求(即支持中文、拼音、拼音首字母及混合模式),可以按照以下方式进行设置: 1. **引入必要的库** 如果是在前端项目中使用 JavaScript 处理拼音,则可以直接通过如下代码加载 `js-pinyin` 库[^1]: ```javascript import pinyin from '../../../node_modules/js-pinyin/index'; ``` 2. **Elasticsearch 分析器配置** 在 Elasticsearch 中,需要创建一个自定义的 analyzer 来集成 `pinyin_filter` 功能。具体配置如下所示: ```json { "analysis": { "analyzer": { "custom_pinyin_analyzer": { "tokenizer": "standard", "filter": ["lowercase", "pinyin_filter"] } }, "filter": { "pinyin_filter": { "type": "pinyin", "keep_joined_full_pinyin": "true", "keep_original": "true", "limit_first_letter_length": "16" } } } } ``` 上述配置中的 `pinyin_filter` 参数解释如下[^4]: - `"keep_joined_full_pinyin"`: 是否保留完整的拼音字符串。 - `"keep_original"`: 是否保留原始汉字。 - `"limit_first_letter_length"`: 控制首字母的最大长度。 3. **结合 IK 分词器** 若要进一步增强分词能力,可将 `pinyin_filter` 和 IK 分词器组合使用。例如,在映射文件中添加字段过滤条件[^2]: ```python list_filter = ['id', 'source__name', NodeFilter] ``` 这里的 `NodeFilter` 可以是一个自定义逻辑,用来动态调整索引结构。 4. **测试查询语句** 完成上述配置后,可通过以下 DSL 查询验证效果: ```json { "query": { "match": { "stock_name": { "query": "liu de hua", "analyzer": "custom_pinyin_analyzer" } } } } ``` 此外,还可以利用 `search_as_you_type` 字段类型优化用户体验[^3]。 --- #### Python 实现示例 如果希望在应用层面上预处理数据并生成拼音,也可以借助第三方库完成此操作。例如,Python 提供了 `pypinyin` 工具包,其基本用法如下: ```python from pypinyin import lazy_pinyin, Style def generate_pinyin(text): full_pinyin = ''.join(lazy_pinyin(text)) first_letters = ''.join([word[0] for word in lazy_pinyin(text)]) return {"full_pinyin": full_pinyin, "first_letters": first_letters} result = generate_pinyin("刘德华") print(result) # 输出 {'full_pinyin': 'liudehua', 'first_letters': 'ldh'} ``` ---
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