


Obtenez une meilleure saisie semi-automatique pour Faker lors de l'utilisation de factory_boy
Avant que la saisie semi-automatique alimentée par un serveur de langage ne soit omniprésente, peu importe si le code était écrit de manière à faciliter la saisie semi-automatique. Les éditeurs de texte populaires comme Sublime n'étaient pas en mesure de comprendre suffisamment le code pour fournir des suggestions significatives. Les programmeurs ont soit mémorisé les commandes de leurs dépendances, soit référencé la documentation.
En 2024, la saisie semi-automatique est partout, mais nos packages n'ont pas forcément facilité son travail. Prenons cet exemple tiré de la documentation de Factory Boy :
import factory from datetime import datetime from .models import User class UserFactory(factory.Factory): class Meta: model = User arrival = factory.Faker( 'date_between_dates', date_start=datetime.date(2020, 1, 1), date_end=datetime.date(2020, 5, 31), )
L'attribut d'arrivée appelle la méthode date_between_dates() de Faker. Malheureusement, factory.Faker() ne vous indique pas quelles méthodes Faker sont disponibles, et elle ne vous dira pas quels paramètres une méthode Faker accepte une fois que vous en avez sélectionné une. Ce code atténue les avantages offerts par les serveurs de langue.
Faker à saisie semi-automatique dans les usines
Vous pouvez obtenir la saisie semi-automatique lors de l'utilisation de Faker avec factory_boy en encapsulant un appel Faker dans factory.LazyFunction() :
import factory from datetime import datetime from .models import User fake = Faker() class UserFactory(factory.Factory): class Meta: model = User arrival = factory.LazyFunction(lambda: fake.date_between_dates( date_start=datetime.date(2020, 1, 1), date_end=datetime.date(2020, 5, 31), ))
Les fonctions transmises à factory.LazyFunction() évaluent le moment où l'usine crée une instance. Nous enveloppons notre faux appel dans un lambda afin de pouvoir lui fournir des arguments. Et votre serveur de langue peut vous montrer quels paramètres fake.date_between_dates() accepte.
Il y a moins de configuration lorsque la fonction faker n'a besoin d'aucun argument. Voici comment utiliser factory.LazyFunction() avec les méthodes first_name() et last_name() de Faker :
import factory from datetime import datetime from .models import User fake = Faker() class UserFactory(factory.Factory): class Meta: model = User first_name = factory.LazyFunction(fake.first_name) last_name = factory.LazyFunction(fake.last_name)
Le code résultant est un peu plus long qu'il ne le serait si nous avions utilisé factory.Faker(), mais l'assistance du serveur de langue en vaut la peine. Sans cela, je devrais peut-être vérifier constamment la documentation.
Si c'est trop long à taper, vous pouvez toujours l'alias en quelque chose de plus court :
from factory import Factory, LazyFunction as LazyFn from datetime import datetime from .models import User fake = Faker() class UserFactory(Factory): class Meta: model = User first_name = LazyFn(fake.first_name) last_name = LazyFn(fake.last_name)
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
