Python的Django框架中从url中捕捉文本的方法

每个被捕获的参数将被作为纯Python字符串来发送,而不管正则表达式中的格式。 举个例子,在这行URLConf中:

(r'^articles/(?P<year>\d{4})/$', views.year_archive),

尽管 \d{4} 将只匹配整数的字符串,但是参数 year 是作为字符串传至 views.year_archive() 的,而不是整型。

当你在写视图代码时记住这点很重要,许多Python内建的方法对于接受的对象的类型很讲究。 许多内置Python函数是挑剔的(这是理所当然的)只接受特定类型的对象。 一个典型的的错误就是用字符串值而不是整数值来创建 datetime.date 对象:

>>> import datetime
>>> datetime.date('1993', '7', '9')
Traceback (most recent call last):
  ...
TypeError: an integer is required
>>> datetime.date(1993, 7, 9)
datetime.date(1993, 7, 9)

回到URLconf和视图处,错误看起来很可能是这样:

# urls.py

from django.conf.urls.defaults import *
from mysite import views

urlpatterns = patterns('',
  (r'^articles/(\d{4})/(\d{2})/(\d{2})/$', views.day_archive),
)

# views.py

import datetime

def day_archive(request, year, month, day):
  # The following statement raises a TypeError!
  date = datetime.date(year, month, day)

因此, day_archive() 应该这样写才是正确的:

def day_archive(request, year, month, day):
  date = datetime.date(int(year), int(month), int(day))

注意,当你传递了一个并不完全包含数字的字符串时, int() 会抛出 ValueError 的异常,不过我们已经避免了这个错误,因为在URLconf的正则表达式中已经确保只有包含数字的字符串才会传到这个视图函数中。
决定URLconf搜索的东西

当一个请求进来时,Django试着将请求的URL作为一个普通Python字符串进行URLconf模式匹配(而不是作为一个Unicode字符串)。 这并不包括 GET 或 POST 参数或域名。 它也不包括第一个斜杠,因为每个URL必定有一个斜杠。

例如,在向 http://www.example.com/myapp/ 的请求中,Django将试着去匹配 myapp/ 。在向 http://www.example.com/myapp/?page=3 的请求中,Django同样会去匹配 myapp/ 。

在解析URLconf时,请求方法(例如, POST , GET , HEAD )并 不会 被考虑。 换而言之,对于相同的URL的所有请求方法将被导向到相同的函数中。 因此根据请求方法来处理分支是视图函数的责任。

(0)

相关推荐

  • 用python实现的去除win下文本文件头部BOM的代码

    问题:windows环境下新建或编辑文本文件,保存时会在头部加上BOM.使用ftp上传到linux下,在执行时第一行即报错.以下方法可以去除BOM头,有需要的朋友可以参考下. 复制代码 代码如下: import codecsdata = open("Test.txt").read()if data[:3] == codecs.BOM_UTF8: data = data[3:]print data.decode("utf-8") 说明: 文件开始部为 0xEF 0xB

  • python将多个文本文件合并为一个文本的代码(便于搜索)

    但是,当一本书学过之后,对一般的技术和函数都有了印象,突然想要查找某个函数的实例代码时,却感到很困难,因为一本书的源代码目录很长,往往有几十甚至上百个源代码文件,想要找到自己想要的函数实例谈何容易? 所以这里就是要将所有源代码按照目录和文件名作为标签,全部合并到一处,这样便于快速的搜索.查找,不是,那么查找下一个--于是很快便可以找到自己想要的实例,非常方便.当然,分开的源代码文件依然很有用,同样可以保留.合并之后的源代码文件并不大,n*100KB而已,打开和搜索都是很快速的.大家可以将同一种编

  • python写的一个文本编辑器

    复制代码 代码如下: #!/usr/bin/env python#-*- coding: utf-8 -*-#=============================================================================#     FileName:#         Desc:#       Author: ToughGuy#      Version: 0.0.1#   LastChange: 2013-02-20 14:52:11#      H

  • python进阶教程之文本文件的读取和写入

    Python具有基本的文本文件读写功能.Python的标准库提供有更丰富的读写功能. 文本文件的读写主要通过open()所构建的文件对象来实现. 创建文件对象 我们打开一个文件,并使用一个对象来表示该文件: 复制代码 代码如下: f = open(文件名,模式) 最常用的模式有: 复制代码 代码如下: "r"     # 只读 "w"     # 写入 比如 复制代码 代码如下: >>>f = open("test.txt",&

  • 使用Python读写文本文件及编写简单的文本编辑器

    学习raw_input和argv是学习读取文件的前提,你可能不能完全理解这个练习,所以认真学习并检查.如果不认真的话,很容易删除一些有用的文件. 这个练习包含两个文件,一个是运行文件ex15.py,一个是ex15_sample.txt.第二个文件不是脚本文件,只包括一些文本,如下: This is stuff I typed into a file. It is really cool stuff. Lots and lots of fun to have in here. 我们要做的就是打开这

  • python编程开发之textwrap文本样式处理技巧

    本文实例讲述了python编程开发之textwrap文本样式处理技巧.分享给大家供大家参考,具体如下: 在看python的API的时候,发现python的textwrap在处理字符串样式的时候功能强大 在这里我做了一个demo: textwrap提供了一些方法: wrap(text, width = 70, **kwargs):这个函数可以把一个字符串拆分成一个序列 from textwrap import * #使用textwrap中的wrap()方法 def test_wrap(): tes

  • python实现文本去重且不打乱原本顺序

    代码也是在网上找的,效率挺不错的,特别适合字典文件的去重 #coding=utf-8 import sys def open_txt(): #打开TXT文本写入数组 try: xxx = file(sys.argv[1], 'r') for xxx_line in xxx.readlines(): passlist.append(xxx_line) xxx.close() except: return 0 def write_txt(): #打开TXT文本写入数组 try: yyy = file

  • 用Python给文本创立向量空间模型的教程

    我们需要开始思考如何将文本集合转化为可量化的东西.最简单的方法是考虑词频. 我将尽量尝试不使用NLTK和Scikits-Learn包.我们首先使用Python讲解一些基本概念. 基本词频 首先,我们回顾一下如何得到每篇文档中的词的个数:一个词频向量. #examples taken from here: http://stackoverflow.com/a/1750187 mydoclist = ['Julie loves me more than Linda loves me', 'Jane

  • Python在Console下显示文本进度条的方法

    进度条实现原理 进度条和一般的print区别在哪里呢? 答案就是print会输出一个\n,也就是换行符,这样光标移动到了下一行行首,接着输出,之前已经通过stdout输出的东西依旧保留,而且保证我们在下面看到最新的输出结果. 进度条不然,我们必须再原地输出才能保证他是一个进度条,否则换行了怎么还叫进度条? 实现进度条最简单的办法就是,在输出完毕后,把光标移动到行首,继续在那里输出更长的进度条即可实现,新的更长的进度条把旧的短覆盖,就形成了动画效果. 在用Python处理耗时的任务时,往往希望能够

  • 详解Python中的文本处理

    字符串 -- 不可改变的序列 如同大多数高级编程语言一样,变长字符串是 Python 中的基本类型.Python 在"后台"分配内存以保存字符串(或其它值),程序员不必为此操心.Python 还有一些其它高级语言没有的字符串处理功能. 在 Python 中,字符串是"不可改变的序列".尽管不能"按位置"修改字符串(如字节组),但程序可以引用字符串的元素或子序列,就象使用任何序列一样.Python 使用灵活的"分片"操作来引用子

随机推荐