Скачать smort query - smort query исходный код скачать

Слухорт запрос

Ленивый оценил реализацию запроса для поиска через объекты Python, вдохновленные Django Querysets.

Github: https://github.com/matiuszka/smort-query
PYPI: https://pypi.org/project/smort-query

Обоснование

Во многие минуты наших задач по программированию мы должны отфильтровать иеры в поисках правильных объектов в правильном порядке. Я понял, что в большинстве случаев код времени выглядит почти таким же, но какой интерфейс будет проще всего использовать? В этот момент я понял, что реализация Django Querysets довольно удобна и хорошо известна.

Поэтому я решил написать небольшой двигатель запросов, что интерфейс будет похож на Django One. Но это будет работать для объектов Python. Дополнительным предположением было то, что оно будет лениво оценено, чтобы избежать потребления памяти.

Формат поиска

Вся идея реле на ключевых словах аргументы формат именования. Давайте рассмотрим следующий QualName attr1.attr2 который мы можем использовать, чтобы получить или установить значение для атрибута. Этот двигатель делает вещи аналогично, но вместо того, чтобы разделить точку ( . ) Мы разделяем __ знаки. Таким образом, пример выше может быть преобразован в имя аргумента ключевого слова, подобное attr1__attr2 . Из -за того, что мы не можем использовать . В именах аргументов.

Для некоторых методов, таких как filter и exclude , мы также можем указать компаратор. По умолчанию эти методы сравниваются с равенством == . Но мы можем легко изменить это. Если мы хотим сравнить, используя <= мы можем использовать __le или __lte Postfix. Таким образом, мы получим имя аргумента, например, attr1__attr2__lt .

Все поддерживаемые компараторы описаны здесь в разделе поддерживаемых компараторов.

Установка

 pip install smort-query

Импорт

 from smort_query import ObjectQuery
# or by alias
from smort_query import OQ

Как это работает?

Основы

Каждый метод в ObjectQuery создает новый запрос. Что делает цепочку очень легкой. Самое главное, что экземпляры ObjectQuery не оцениваются - это означает, что они не загружают объекты в память, даже когда мы их цепляем.

Наборы запросов могут быть оценены несколькими способами:

Итерация:

 query = ObjectQuery ( range ( 5 ))

for obj in query :
    print ( obj )

"""out:
1
2
3
4
5
"""

Проверка длина:

 query = ObjectQuery ( range ( 10 ))

len ( query )
"""out:
10
"""

Реверсирование запроса:

 query = ObjectQuery ( range ( 10 ))

query . reverse ()
"""out:
<ObjectQuery for <reversed object at 0x04E8B460>>
"""

list ( list ( query . reverse ()))
"""out
[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
"""

Получение предметов:

Получение по индексу оценивает запрос:

 query = ObjectQuery ( range ( 10 ))
query [ 5 ]
"""out:
5
"""

Но кусочки не! Они создают еще один запрос.

 query = ObjectQuery ( range ( 10 ))
query [ 5 : 0 : - 1 ]
"""out:
<ObjectQuery for <generator object islice_extended at 0x0608B338>>
"""
list ( query [ 5 : 0 : - 1 ])
"""out:
[5, 4, 3, 2, 1]
"""

Инициализация других объектов, которые использовали итераторы/итерации (это все еще почти тот же механизм, как нормальная итерация):
```
 query1 = ObjectQuery ( range ( 10 ))
query2 = ObjectQuery ( range ( 10 ))

list ( query1 )
"""out:
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
"""
tuple ( query2 )
"""out:
(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
"""
```

Пользовательские случаи

Давайте рассмотрим падение кода для заполнения фальшивых людей:

 from random import randint , choice


class Human :
    def __init__ ( self , name , age , sex , height , weight ):
        self . name = name
        self . age = age
        self . sex = sex
        self . height = height
        self . weight = weight

    def __repr__ ( self ):
        return str ( self . __dict__ )


def make_random_human ( name ):
    return Human (
        name = name ,
        age = randint ( 20 , 80 ),
        sex = choice (( 'female' , 'male' )),
        height = randint ( 160 , 210 ),
        weight = randint ( 60 , 80 ),
    )

Создание 10 случайных людей:

 humans = [ make_random_human ( i ) for i in range ( 10 )]
"""out:
[{'name': 0, 'age': 24, 'sex': 'female', 'height': 161, 'weight': 71},
 {'name': 1, 'age': 33, 'sex': 'female', 'height': 205, 'weight': 67},
 {'name': 2, 'age': 45, 'sex': 'female', 'height': 186, 'weight': 74},
 {'name': 3, 'age': 48, 'sex': 'female', 'height': 173, 'weight': 78},
 {'name': 4, 'age': 73, 'sex': 'male', 'height': 174, 'weight': 62},
 {'name': 5, 'age': 75, 'sex': 'male', 'height': 189, 'weight': 77},
 {'name': 6, 'age': 64, 'sex': 'male', 'height': 179, 'weight': 63},
 {'name': 7, 'age': 35, 'sex': 'female', 'height': 170, 'weight': 75},
 {'name': 8, 'age': 64, 'sex': 'male', 'height': 188, 'weight': 72},
 {'name': 9, 'age': 43, 'sex': 'female', 'height': 198, 'weight': 78}]
"""

Фильтрация и исключение

Обнаружение людей в возрасте между возрастом [30; 75). К этому мы будем использовать специализированные компараторы:

 list ( ObjectQuery ( humans ). filter ( age__ge = 30 , age__lt = 75 ))
"""out:
[{'name': 1, 'age': 33, 'sex': 'female', 'height': 205, 'weight': 67},
 {'name': 2, 'age': 45, 'sex': 'female', 'height': 186, 'weight': 74},
 {'name': 3, 'age': 48, 'sex': 'female', 'height': 173, 'weight': 78},
 {'name': 4, 'age': 73, 'sex': 'male', 'height': 174, 'weight': 62},
 {'name': 6, 'age': 64, 'sex': 'male', 'height': 179, 'weight': 63},
 {'name': 7, 'age': 35, 'sex': 'female', 'height': 170, 'weight': 75},
 {'name': 8, 'age': 64, 'sex': 'male', 'height': 188, 'weight': 72},
 {'name': 9, 'age': 43, 'sex': 'female', 'height': 198, 'weight': 78}]
"""

Мы также можем исключить мужчин аналогичным образом:

 list ( ObjectQuery ( humans ). exclude ( sex = "male" ))
"""out:
[{'name': 0, 'age': 24, 'sex': 'female', 'height': 161, 'weight': 71},
 {'name': 1, 'age': 33, 'sex': 'female', 'height': 205, 'weight': 67},
 {'name': 2, 'age': 45, 'sex': 'female', 'height': 186, 'weight': 74},
 {'name': 3, 'age': 48, 'sex': 'female', 'height': 173, 'weight': 78},
 {'name': 7, 'age': 35, 'sex': 'female', 'height': 170, 'weight': 75},
 {'name': 9, 'age': 43, 'sex': 'female', 'height': 198, 'weight': 78}]
 """

Заказывающий

Заказ sex атрибутами в порядке восходящего порядка:

 list ( ObjectQuery ( humans ). order_by ( "sex" ))
"""out
[{'name': 0, 'age': 24, 'sex': 'female', 'height': 161, 'weight': 71},
 {'name': 1, 'age': 33, 'sex': 'female', 'height': 205, 'weight': 67},
 {'name': 2, 'age': 45, 'sex': 'female', 'height': 186, 'weight': 74},
 {'name': 3, 'age': 48, 'sex': 'female', 'height': 173, 'weight': 78},
 {'name': 7, 'age': 35, 'sex': 'female', 'height': 170, 'weight': 75},
 {'name': 9, 'age': 43, 'sex': 'female', 'height': 198, 'weight': 78},
 {'name': 4, 'age': 73, 'sex': 'male', 'height': 174, 'weight': 62},
 {'name': 5, 'age': 75, 'sex': 'male', 'height': 189, 'weight': 77},
 {'name': 6, 'age': 64, 'sex': 'male', 'height': 179, 'weight': 63},
 {'name': 8, 'age': 64, 'sex': 'male', 'height': 188, 'weight': 72}]
"""

Заказ sex атрибутами в порядке убывания:

 list ( ObjectQuery ( humans ). order_by ( "-sex" ))
"""out
[{'name': 4, 'age': 73, 'sex': 'male', 'height': 174, 'weight': 62},
 {'name': 5, 'age': 75, 'sex': 'male', 'height': 189, 'weight': 77},
 {'name': 6, 'age': 64, 'sex': 'male', 'height': 179, 'weight': 63},
 {'name': 8, 'age': 64, 'sex': 'male', 'height': 188, 'weight': 72},
 {'name': 0, 'age': 24, 'sex': 'female', 'height': 161, 'weight': 71},
 {'name': 1, 'age': 33, 'sex': 'female', 'height': 205, 'weight': 67},
 {'name': 2, 'age': 45, 'sex': 'female', 'height': 186, 'weight': 74},
 {'name': 3, 'age': 48, 'sex': 'female', 'height': 173, 'weight': 78},
 {'name': 7, 'age': 35, 'sex': 'female', 'height': 170, 'weight': 75},
 {'name': 9, 'age': 43, 'sex': 'female', 'height': 198, 'weight': 78}]
"""

Заказ по нескольким атрибутам:

 list ( ObjectQuery ( humans ). order_by ( "-sex" , "height" ))
"""out:
[{'name': 5, 'age': 75, 'sex': 'male', 'height': 189, 'weight': 77},
 {'name': 8, 'age': 64, 'sex': 'male', 'height': 188, 'weight': 72},
 {'name': 6, 'age': 64, 'sex': 'male', 'height': 179, 'weight': 63},
 {'name': 4, 'age': 73, 'sex': 'male', 'height': 174, 'weight': 62},
 {'name': 1, 'age': 33, 'sex': 'female', 'height': 205, 'weight': 67},
 {'name': 9, 'age': 43, 'sex': 'female', 'height': 198, 'weight': 78},
 {'name': 2, 'age': 45, 'sex': 'female', 'height': 186, 'weight': 74},
 {'name': 3, 'age': 48, 'sex': 'female', 'height': 173, 'weight': 78},
 {'name': 7, 'age': 35, 'sex': 'female', 'height': 170, 'weight': 75},
 {'name': 0, 'age': 24, 'sex': 'female', 'height': 161, 'weight': 71}]
"""

Аннотировать

Если некоторые атрибуты, на которые стоит фильтрации и упорядочения, недоступны вручную, мы можем рассчитать их на лету:

 # Sorry for example if someone feels offended
root_query = ObjectQuery ( humans )

only_females = root_query . filter ( sex = "female" )  # reduce objects for annotation calculation
bmi_annotated_females = only_females . annotate ( bmi = lambda obj : obj . weight / ( obj . height / 100 ) ** 2 )
overweight_females = bmi_annotated_females . filter ( bmi__gt = 25 )
overweight_females_ordered_by_age = overweight_females . order_by ( "age" )
list ( overweight_females_ordered_by_age )
"""out:
[{'name': 0, 'age': 24, 'sex': 'female', 'height': 161, 'weight': 71, 'bmi': 27.390918560240728},
 {'name': 7, 'age': 35, 'sex': 'female', 'height': 170, 'weight': 75, 'bmi': 25.95155709342561},
 {'name': 3, 'age': 48, 'sex': 'female', 'height': 173, 'weight': 78, 'bmi': 26.061679307694877}]
"""

Копирование

Каждый запрос метода возвращает копию. Там, где итерация над вновь созданными не влияет на источники объектов.

 root_query = ObjectQuery ( humans ). filter ( age__ge = 30 , age__lt = 75 )
query1 = root_query . filter ( weight__gt = 75 )
query2 = root_query . filter ( weight__in = [ 78 , 62 ])

list ( query1 )
"""out:
[{'name': 3, 'age': 48, 'sex': 'female', 'height': 173, 'weight': 78},
 {'name': 9, 'age': 43, 'sex': 'female', 'height': 198, 'weight': 78}]
"""

list ( query2 )
"""out:
[{'name': 3, 'age': 48, 'sex': 'female', 'height': 173, 'weight': 78},
 {'name': 4, 'age': 73, 'sex': 'male', 'height': 174, 'weight': 62},
 {'name': 9, 'age': 43, 'sex': 'female', 'height': 198, 'weight': 78}]
"""

list ( root_query )
"""out:
[{'name': 1, 'age': 33, 'sex': 'female', 'height': 205, 'weight': 67},
 {'name': 2, 'age': 45, 'sex': 'female', 'height': 186, 'weight': 74},
 {'name': 3, 'age': 48, 'sex': 'female', 'height': 173, 'weight': 78},
 {'name': 4, 'age': 73, 'sex': 'male', 'height': 174, 'weight': 62},
 {'name': 6, 'age': 64, 'sex': 'male', 'height': 179, 'weight': 63},
 {'name': 7, 'age': 35, 'sex': 'female', 'height': 170, 'weight': 75},
 {'name': 8, 'age': 64, 'sex': 'male', 'height': 188, 'weight': 72},
 {'name': 9, 'age': 43, 'sex': 'female', 'height': 198, 'weight': 78}]
"""

Но иногда оценка некоторого запроса в середине цепи может сломать его, поэтому, если вы явно хотите сохранить что -нибудь копию запроса и убедитесь, что дальнейшие действия на root не повлияют на запрос, вы можете сделать:

 root_query = ObjectQuery ( humans )
copy = root_query . all ()

Реверсирование

Вы также можете изменить запрос, но помните, что он оценит запрос:

 root_query = ObjectQuery ( humans ). reverse ()
list ( root_query )
"""out:
[{'name': 9, 'age': 43, 'sex': 'female', 'height': 198, 'weight': 78},
 {'name': 8, 'age': 64, 'sex': 'male', 'height': 188, 'weight': 72},
 {'name': 7, 'age': 35, 'sex': 'female', 'height': 170, 'weight': 75},
 {'name': 6, 'age': 64, 'sex': 'male', 'height': 179, 'weight': 63},
 {'name': 5, 'age': 75, 'sex': 'male', 'height': 189, 'weight': 77},
 {'name': 4, 'age': 73, 'sex': 'male', 'height': 174, 'weight': 62},
 {'name': 3, 'age': 48, 'sex': 'female', 'height': 173, 'weight': 78},
 {'name': 2, 'age': 45, 'sex': 'female', 'height': 186, 'weight': 74},
 {'name': 1, 'age': 33, 'sex': 'female', 'height': 205, 'weight': 67},
 {'name': 0, 'age': 24, 'sex': 'female', 'height': 161, 'weight': 71}]
"""

ИЛИ

Кубики или объединяет два запроса вместе. То же, что и метод union . Обратите внимание, что после Oring два запроса или даже больше, заказа может потребоваться:

 root_query = ObjectQuery ( humans )
males = root_query . filter ( sex = "male" )
females = root_query . filter ( sex = "female" )
both1 = ( males | females )
both2 = males . union ( females )

list ( both1 )
"""out:
[{'name': 4, 'age': 73, 'sex': 'male', 'height': 174, 'weight': 62},
 {'name': 5, 'age': 75, 'sex': 'male', 'height': 189, 'weight': 77},
 {'name': 6, 'age': 64, 'sex': 'male', 'height': 179, 'weight': 63},
 {'name': 8, 'age': 64, 'sex': 'male', 'height': 188, 'weight': 72},
 {'name': 0, 'age': 24, 'sex': 'female', 'height': 161, 'weight': 71},
 {'name': 1, 'age': 33, 'sex': 'female', 'height': 205, 'weight': 67},
 {'name': 2, 'age': 45, 'sex': 'female', 'height': 186, 'weight': 74},
 {'name': 3, 'age': 48, 'sex': 'female', 'height': 173, 'weight': 78},
 {'name': 7, 'age': 35, 'sex': 'female', 'height': 170, 'weight': 75},
 {'name': 9, 'age': 43, 'sex': 'female', 'height': 198, 'weight': 78}]
"""
list ( both2 )
"""out:
[{'name': 4, 'age': 73, 'sex': 'male', 'height': 174, 'weight': 62},
 {'name': 5, 'age': 75, 'sex': 'male', 'height': 189, 'weight': 77},
 {'name': 6, 'age': 64, 'sex': 'male', 'height': 179, 'weight': 63},
 {'name': 8, 'age': 64, 'sex': 'male', 'height': 188, 'weight': 72},
 {'name': 0, 'age': 24, 'sex': 'female', 'height': 161, 'weight': 71},
 {'name': 1, 'age': 33, 'sex': 'female', 'height': 205, 'weight': 67},
 {'name': 2, 'age': 45, 'sex': 'female', 'height': 186, 'weight': 74},
 {'name': 3, 'age': 48, 'sex': 'female', 'height': 173, 'weight': 78},
 {'name': 7, 'age': 35, 'sex': 'female', 'height': 170, 'weight': 75},
 {'name': 9, 'age': 43, 'sex': 'female', 'height': 198, 'weight': 78}]
"""

Поддерживаемые компараторы

Проект поддерживает многих компараторов, которые можно выбрать в качестве постфикса для поиска:

Компаратор по умолчанию - eq
eq делает a == b
exact делает a == b
in Make a in b
contains марки b in a
gt делает a > b
gte делает a >= b
ge делает a >= b
lt делает a < b
lte делает a <= b
le делает a <= b

Тодос

Документация SPHINX.
Методы asc() и desc() , которые работают так же, как order_by() но с указанным порядком заранее.
МЕТОДЫ unique_justseen() и unique_everseen() для удаления дубликатов. Сравнение, реализованное с помощью передаваемых атрибутов или делегированных в равенство объектов __eq__ .
Метод intersection() для поиска общих объектов в двух запросах. Сравнение, реализованное с помощью передаваемых атрибутов или делегированных в равенство объектов __eq__ .
Улучшение __len__ и __getitem__ для оценки запроса только один раз за жизненный цикл.

Вклад

Любая форма вклада ценится. Поиск проблем, новых идей, новых функций. И, конечно, вы можете создать PR для этого проекта.

Расширять

smort query

Слухорт запрос

Обоснование

Формат поиска

Установка

Импорт

Как это работает?

Основы

Пользовательские случаи

Фильтрация и исключение

Заказывающий

Аннотировать

Копирование

Реверсирование

ИЛИ

Поддерживаемые компараторы

Тодос

Вклад

GitHub sgrebnov/cordova plugin background download

Wa ch ull navra maza navsacha 2 2024 ull ovie Fr e Online On Strea ings

Wa ch navra maza navsacha 2 2024 ull ovie Online For Fr e Strea ings At Home

Wa ch the greatest of all time 2024 ull ovie Online For Fr e Strea ings At Home

wolfs 2024 f llmo ie f lmyz lla dow load ree 7 0p 4 0p a d 10 0p

Большой чат Xluo Query

chat.petals.dev

GPT Prompt Templates

GPTyped

Google Dorks

shepherd

mongo express

Google Dorks

shepherd

mongo express