详解Django框架中用context来解析模板的方法

你需要一段context来解析模板。 一般情况下,这是一个 django.template.Context 的实例,不过在Django中还可以用一个特殊的子类, django.template.RequestContext ,这个用起来稍微有些不同。 RequestContext 默认地在模板context中加入了一些变量,如 HttpRequest 对象或当前登录用户的相关信息。

当你不想在一系例模板中都明确指定一些相同的变量时,你应该使用 RequestContext 。 例如,考虑这两个视图:

from django.template import loader,Context

def view_1(request):
  # ...
  t = loader.get_template('template1.html')
  c = Context({
    'app': 'My app','user': request.user,'ip_address': request.META['REMOTE_ADDR'],'message': 'I am view 1.'
  })
  return t.render(c)

def view_2(request):
  # ...
  t = loader.get_template('template2.html')
  c = Context({
    'app': 'My app','message': 'I am the second view.'
  })
  return t.render(c)

(注意,在这些例子中,我们故意 不 使用 render_to_response() 这个快捷方法,而选择手动载入模板,手动构造context对象然后渲染模板。 是为了能够清晰的说明所有步骤。)

每个视图都给模板传入了三个相同的变量:app、user和ip_address。 如果我们把这些冗余去掉会不会更好?

创建 RequestContext 和 context处理器 就是为了解决这个问题。 Context处理器允许你设置一些变量,它们会在每个context中自动被设置好,而不必每次调用 render_to_response() 时都指定。 要点就是,当你渲染模板时,你要用 RequestContext 而不是 Context 。

最直接的做法是用context处理器来创建一些处理器并传递给 RequestContext 。上面的例子可以用context processors改写如下:

from django.template import loader,RequestContext

def custom_proc(request):
  "A context processor that provides 'app','user' and 'ip_address'."
  return {
    'app': 'My app','ip_address': request.META['REMOTE_ADDR']
  }

def view_1(request):
  # ...
  t = loader.get_template('template1.html')
  c = RequestContext(request,{'message': 'I am view 1.'},processors=[custom_proc])
  return t.render(c)

def view_2(request):
  # ...
  t = loader.get_template('template2.html')
  c = RequestContext(request,{'message': 'I am the second view.'},processors=[custom_proc])
  return t.render(c)

我们来通读一下代码:

    首先,我们定义一个函数 custom_proc 。这是一个context处理器,它接收一个 HttpRequest 对象,然后返回一个字典,这个字典中包含了可以在模板context中使用的变量。 它就做了这么多。

    我们在这两个视图函数中用 RequestContext 代替了 Context 。在context对象的构建上有两个不同点。 一, RequestContext 的第一个参数需要传递一个 HttpRequest 对象,就是传递给视图函数的第一个参数( request )。二, RequestContext 有一个可选的参数 processors ,这是一个包含context处理器函数的列表或者元组。 在这里,我们传递了我们之前定义的处理器函数 curstom_proc 。

    每个视图的context结构里不再包含 app 、 user 、 ip_address 等变量,因为这些由 custom_proc 函数提供了。

    每个视图 仍然 具有很大的灵活性,可以引入我们需要的任何模板变量。 在这个例子中, message 模板变量在每个视图中都不一样。

 为了讲解context处理器底层是如何工作的,在上面的例子中我们没有使用 render_to_response() 。但是建议选择 render_to_response() 作为context的处理器。这就需要用到context_instance参数:

from django.shortcuts import render_to_response
from django.template import RequestContext

def custom_proc(request):
  "A context processor that provides 'app','ip_address': request.META['REMOTE_ADDR']
  }

def view_1(request):
  # ...
  return render_to_response('template1.html',context_instance=RequestContext(request,processors=[custom_proc]))

def view_2(request):
  # ...
  return render_to_response('template2.html',processors=[custom_proc]))

在这,我们将每个视图的模板渲染代码写成了一个单行。

虽然这是一种改进,但是,请考虑一下这段代码的简洁性,我们现在不得不承认的是在 另外 一方面有些过分了。 我们以代码冗余(在 processors 调用中)的代价消除了数据上的冗余(我们的模板变量)。 由于你不得不一直键入 processors ,所以使用context处理器并没有减少太多的输入量。

Django因此提供对 全局 context处理器的支持。 TEMPLATE_CONTEXT_PROCESSORS 指定了哪些context processors总是默认被使用。这样就省去了每次使用 RequestContext 都指定 processors 的麻烦。

默认情况下, TEMPLATE_CONTEXT_PROCESSORS 设置如下:

TEMPLATE_CONTEXT_PROCESSORS = (
  'django.core.context_processors.auth','django.core.context_processors.debug','django.core.context_processors.i18n','django.core.context_processors.media',)

这个设置项是一个可调用函数的元组,其中的每个函数使用了和上文中我们的 custom_proc 相同的接口,它们以request对象作为参数,返回一个会被合并传给context的字典: 接收一个request对象作为参数,返回一个包含了将被合并到context中的项的字典。

每个处理器将会按照顺序应用。 也就是说如果你在第一个处理器里面向context添加了一个变量,而第二个处理器添加了同样名字的变量,那么第二个将会覆盖第一个。

Django提供了几个简单的context处理器,有些在默认情况下被启用的。

django.core.context_processors.auth

如果 TEMPLATE_CONTEXT_PROCESSORS 包含了这个处理器,那么每个 RequestContext 将包含这些变量:
  •     user :一个 django.contrib.auth.models.User 实例,描述了当前登录用户(或者一个 AnonymousUser 实例,如果客户端没有登录)。
  •     messages :一个当前登录用户的消息列表(字符串)。 在后台,对每一个请求,这个变量都调用 request.user.get_and_delete_messages() 方法。 这个方法收集用户的消息然后把它们从数据库中删除。
  •     perms : django.core.context_processors.PermWrapper 的一个实例,包含了当前登录用户有哪些权限。

关于users、permissions和messages的更多内容请参考第14章。
django.core.context_processors.debug

这个处理器把调试信息发送到模板层。 如果TEMPLATE_CONTEXT_PROCESSORS包含这个处理器,每一个RequestContext将包含这些变量:

  •     debug :你设置的 DEBUG 的值( True 或 False )。你可以在模板里面用这个变量测试是否处在debug模式下。
  •     sql_queries :包含类似于 ``{‘sql': …,‘time': `` 的字典的一个列表, 记录了这个请求期间的每个SQL查询以及查询所耗费的时间。 这个列表是按照请求顺序进行排列的。
  •     System Message: WARNING/2 (<string>,line 315); backlink
  •     Inline literal start-string without end-string.
  • 由于调试信息比较敏感,所以这个context处理器只有当同时满足下面两个条件的时候才有效:
  •     DEBUG 参数设置为 True 。
  •     请求的ip应该包含在 INTERNAL_IPS 的设置里面。

细心的读者可能会注意到debug模板变量的值永远不可能为False,因为如果DEBUG是False,那么debug模板变量一开始就不会被RequestContext所包含。
django.core.context_processors.i18n

如果这个处理器启用,每个 RequestContext 将包含下面的变量:

  •     LANGUAGES : LANGUAGES 选项的值。
  •     LANGUAGE_CODE :如果 request.LANGUAGE_CODE 存在,就等于它;否则,等同于 LANGUAGE_CODE 设置。

django.core.context_processors.request

如果启用这个处理器,每个 RequestContext 将包含变量 request , 也就是当前的 HttpRequest 对象。 注意这个处理器默认是不启用的,你需要激活它。

如果你发现你的模板需要访问当前的HttpRequest你就需要使用它:

{{ request.REMOTE_ADDR }}


版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。

相关推荐


Python中的函数(二) 在上一篇文章中提到了Python中函数的定义和使用,在这篇文章里我们来讨论下关于函数的一些更深的话题。在学习C语言函数的时候,遇到的问题主要有形参实参的区别、参数的传递和改变、变量的作用域。同样在Python中,关于对函数的理解和使用也存在这些问题。下面来逐一讲解。一.函
Python中的字符串 可能大多数人在学习C语言的时候,最先接触的数据类型就是字符串,因为大多教程都是以&quot;Hello world&quot;这个程序作为入门程序,这个程序中要打印的&quot;Hello world&quot;就是字符串。如果你做过自然语言处理方面的研究,并且用Python
Python 面向对象编程(一) 虽然Python是解释性语言,但是它是面向对象的,能够进行对象编程。下面就来了解一下如何在Python中进行对象编程。一.如何定义一个类 在进行python面向对象编程之前,先来了解几个术语:类,类对象,实例对象,属性,函数和方法。 类是对现实世界中一些事物的封装,
Python面向对象编程(二) 在前面一篇文章中谈到了类的基本定义和使用方法,这只体现了面向对象编程的三大特点之一:封装。下面就来了解一下另外两大特征:继承和多态。 在Python中,如果需要的话,可以让一个类去继承一个类,被继承的类称为父类或者超类、也可以称作基类,继承的类称为子类。并且Pytho
Python中的函数(一) 接触过C语言的朋友对函数这个词肯定非常熟悉,无论在哪门编程语言当中,函数(当然在某些语言里称作方法,意义是相同的)都扮演着至关重要的角色。今天就来了解一下Python中的函数用法。一.函数的定义 在某些编程语言当中,函数声明和函数定义是区分开的(在这些编程语言当中函数声明
在windows下如何快速搭建web.py开发框架 用Python进行web开发的话有很多框架供选择,比如最出名的Django,tornado等,除了这些框架之外,有一个轻量级的框架使用起来也是非常方便和顺手,就是web.py。它由一名黑客所创建,但是不幸的是这位创建者于2013年自杀了。据说现在由
将Sublime Text 2搭建成一个好用的IDE 说起编辑器,可能大部分人要推荐的是Vim和Emacs,本人用过Vim,功能确实强大,但是不是很习惯,之前一直有朋友推荐SUblime Text 2这款编辑器,然后这段时间就试了一下,就深深地喜欢上这款编辑器了...
Python中的模块 有过C语言编程经验的朋友都知道在C语言中如果要引用sqrt这个函数,必须用语句&quot;#include&lt;math.h&gt;&quot;引入math.h这个头文件,否则是无法正常进行调用的。那么在Python中,如果要引用一些内置的函数,该怎么处理呢?在Python中
Python的基础语法 在对Python有了基础的认识之后,下面来了解一下Python的基础语法,看看它和C语言、java之间的基础语法差异。一.变量、表达式和语句 Python中的语句也称作命令,比如print &quot;hello python&quot;这就是一条语句。 表达式,顾名思义,是
Eclipse+PyDevʽjango+Mysql搭建Python web开发环境 Python的web框架有很多,目前主流的有Django、Tornado、Web.py等,最流行的要属Django了,也是被大家最看好的框架之一。下面就来讲讲如何搭建Django的开发环境。一.准备工作 需要下载的
在windows下安装配置Ulipad 今天推荐一款轻便的文本编辑器Ulipad,用来写一些小的Python脚本非常方便。 Ulipad下载地址: https://github.com/limodou/ulipad http://files.cnblogs.com/dolphin0520/u...
Python中的函数(三) 在前面两篇文章中已经探讨了函数的一些相关用法,下面一起来了解一下函数参数类型的问题。在C语言中,调用函数时必须依照函数定义时的参数个数以及类型来传递参数,否则将会发生错误,这个是严格进行规定的。然而在Python中函数参数定义和传递的方式相比而言就灵活多了。一.函数参数的
在Notepad++中搭配Python开发环境 Python在最近几年一度成为最流行的语言之一,不仅仅是因为它简洁明了,更在于它的功能之强大。它不仅能够完成一般脚本语言所能做的事情,还能很方便快捷地进行大规模的项目开发。在学习Python之前我们来看一下Python的历史由来,&quot;Pytho
Python中的条件选择和循环语句 同C语言、Java一样,Python中也存在条件选择和循环语句,其风格和C语言、java的很类似,但是在写法和用法上还是有一些区别。今天就让我们一起来了解一下。一.条件选择语句 Python中条件选择语句的关键字为:if 、elif 、else这三个。其基本形式如
关于raw_input( )和sys.stdin.readline( )的区别 之前一直认为用raw_input( )和sys.stdin.readline( )来获取输入的效果完全相同,但是最近在写程序时有类似这样一段代码:import sysline = sys.stdin.readline()
初识Python 跟学习所有的编程语言一样,首先得了解这门语言的编程风格和最基础的语法。下面就让我们一起来了解一下Python的编程风格。1.逻辑行与物理行 在Python中有逻辑行和物理行这个概念,物理行是指在编辑器中实际看到的一行,逻辑行是指一条Python语句。在Python中提倡一个物理行只
当我们的代码是有访问网络相关的操作时,比如http请求或者访问远程数据库,经常可能会发生一些错误,有些错误可能重新去发送请求就会成功,本文分析常见可能需要重试的场景,并最后给出python代码实现。
1.经典迭代器 2.将Sentence中的__iter__改成生成器函数 改成生成器后用法不变,但更加简洁。 3.惰性实现 当列表比较大,占内存较大时,我们可以采用惰性实现,每次只读取一个元素到内存。 或者使用更简洁的生成器表达式 4.yield from itertools模块含有大量生成器函数可
本文介绍简单介绍socket的常用函数,并以python-kafka中的源码socketpair为例,来讲解python socket的运用
python实践中经常出现编码相关的异常,大多网上找资料而没有理解原理,导致一次次重复错误。本文对常用Unicode、UTF-8、GB2312编码的原理进行介绍,接着介绍了python字符类型unicode和str以及常见编解码错误UnicodeEncodeError和UnicodeDEcodeEr