在Python的Django框架中调用方法和处理无效变量

所属分类: 脚本专栏 / python 阅读数: 1302
收藏 0 赞 0 分享

方法调用行为

方法调用比其他类型的查找略为复杂一点。 以下是一些注意事项:

    在方法查找过程中,如果某方法抛出一个异常,除非该异常有一个 silent_variable_failure 属性并且值为 True ,否则的话它将被传播。如果异常被传播,模板里的指定变量会被置为空字符串,比如:

>>> t = Template("My name is {{ person.first_name }}.")
>>> class PersonClass3:
...   def first_name(self):
...     raise AssertionError, "foo"
>>> p = PersonClass3()
>>> t.render(Context({"person": p}))
Traceback (most recent call last):
...
AssertionError: foo

>>> class SilentAssertionError(AssertionError):
...   silent_variable_failure = True
>>> class PersonClass4:
...   def first_name(self):
...     raise SilentAssertionError
>>> p = PersonClass4()
>>> t.render(Context({"person": p}))
u'My name is .'

    仅在方法无需传入参数时,其调用才有效。 否则,系统将会转移到下一个查找类型(列表索引查找)。

    显然,有些方法是有副作用的,好的情况下允许模板系统访问它们可能只是干件蠢事,坏的情况下甚至会引发安全漏洞。

    例如,你的一个 BankAccount 对象有一个 delete() 方法。 如果某个模板中包含了像 {{ account.delete }}这样的标签,其中`` account`` 又是BankAccount 的一个实例,请注意在这个模板载入时,account对象将被删除。

    要防止这样的事情发生,必须设置该方法的 alters_data 函数属性:

def delete(self):
  # Delete the account
delete.alters_data = True

    模板系统不会执行任何以该方式进行标记的方法。 接上面的例子,如果模板文件里包含了 {{ account.delete }} ,对象又具有 delete()方法,而且delete() 有alters_data=True这个属性,那么在模板载入时, delete()方法将不会被执行。 它将静静地错误退出。

如何处理无效变量

默认情况下,如果一个变量不存在,模板系统会把它展示为空字符串,不做任何事情来表示失败。 例如:

>>> from django.template import Template, Context
>>> t = Template('Your name is {{ name }}.')
>>> t.render(Context())
u'Your name is .'
>>> t.render(Context({'var': 'hello'}))
u'Your name is .'
>>> t.render(Context({'NAME': 'hello'}))
u'Your name is .'
>>> t.render(Context({'Name': 'hello'}))
u'Your name is .'

系统静悄悄地表示失败,而不是引发一个异常,因为这通常是人为错误造成的。 这种情况下,因为变量名有错误的状况或名称, 所有的查询都会失败。 现实世界中,对于一个web站点来说,如果仅仅因为一个小的模板语法错误而造成无法访问,这是不可接受的。

更多精彩内容其他人还在看

pandas的qcut()方法详解

这篇文章主要介绍了pandas的qcut()方法详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

从列表或字典创建Pandas的DataFrame对象的方法

这篇文章主要介绍了从列表或字典创建Pandas的DataFrame对象的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas.DataFrame的pivot()和unstack()实现行转列

这篇文章主要介绍了pandas.DataFrame的pivot()和unstack()实现行转列,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas中的series数据类型详解

这篇文章主要介绍了pandas中的series数据类型详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas 时间格式转换的实现

这篇文章主要介绍了pandas 时间格式转换的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

python中时间、日期、时间戳的转换的实现方法

这篇文章主要介绍了python中时间、日期、时间戳的转换的实现方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

pandas进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日

这篇文章主要介绍了pandas进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法

这篇文章主要介绍了详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
收藏 0 赞 0 分享

python和c语言的主要区别总结

在本篇文章里小编给各位整理了关于python和c语言的主要区别的相关知识帖内容,有需要的朋友们学习阅读下。
收藏 0 赞 0 分享

选择Python写网络爬虫的优势和理由

在本篇文章里小编给各位整理了一篇关于选择Python写网络爬虫的优势和理由以及相关代码实例,有兴趣的朋友们阅读下吧。
收藏 0 赞 0 分享
查看更多