मॉडल इतिहास ट्रैकिंग एक ऐसी सुविधा है जो मॉडल ऑब्जेक्ट में परिवर्तनों को ट्रैक करती है, यह चीजों को ट्रैक करती है जैसे आपने इसमें क्या परिवर्तन किया और कब आपने इसे हटा दिया। यह मॉडल के हटाए गए ऑब्जेक्ट को पुनर्प्राप्त करने में भी मदद करता है। इस लेख में, हम यह देखने के लिए एक उदाहरण लेंगे कि Django

हमें कभी-कभी अपनी वेबसाइट में किसी URL का QR कोड जेनरेट करना पड़ता है। सत्यापन, वेबसाइट लॉगिन, वेबसाइट खोलने और इस तरह की कई चीजों के लिए क्यूआर कोड स्कैन किए जाते हैं। इस लेख में, हम देखेंगे कि इसे कैसे लागू किया जाए। हम एक qrgenerator . बनाने जा रहे हैं Django में वेबसाइट। उदाहरण एक Django प्रोजे

इस लेख में, हम देखेंगे कि Django में एक तालिका कैसे बनाई जाए जो मॉडल डेटा प्रस्तुत करेगी। हम . का उपयोग नहीं करने जा रहे हैं एचटीएमएल का टैग। हम एक साधारण Django टेबल लाइब्रेरी का उपयोग करेंगे जो पेजिनेशन फीचर वाली टेबल में Django मॉडल डेटा को सीधे दिखाने के लिए सुविधाएँ प्रदान करती है। उदाहरण सबस

इस लेख में, हम एक Django रूपरेखा बनाने जा रहे हैं। यह URL एंडपॉइंट पर आपकी वेबसाइट के लिए GET अनुरोधों की कुल संख्या, डेटाबेस क्वेरी और कई अन्य रिपोर्ट जैसी बहुत सारी जानकारी दिखाएगा। यह उत्पादन में बहुत अच्छा है क्योंकि जब आपकी साइट उत्पादन में होती है तो आपको कई चीजों पर नजर रखने की आवश्यकता होती

ज्यादातर वेबसाइट पर हमें सोशल शेयर बटन देखने को मिल जाते हैं। वे ईकॉमर्स या किसी ब्लॉगिंग या संबद्ध साइटों में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। एक वेब डेवलपर के रूप में, आप निश्चित रूप से चाहते हैं कि लोग आपकी वेबसाइट को पसंद करें और चाहते हैं कि वे आपकी साइट के बारे में सोशल मीडिया पर दूसरों को बता

जोसर Django के लिए एक साधारण प्रमाणीकरण पुस्तकालय है। इसका उपयोग प्रमाणीकरण के लिए टोकन उत्पन्न करने के लिए किया जाता है; यह जेनरेट किया गया टोकन तीन फ़ील्ड लेकर उत्पन्न होता है:उपयोगकर्ता नाम, ईमेल और पासवर्ड। यह केवल POST अनुरोध पर काम करता है, लेकिन आप इसका फ्रंटएंड जोड़ सकते हैं। उदाहरण एक Djan

मान लीजिए, हमारे पास एक शतरंज की बिसात और एक विशेष नाइट पीस K है, जो बोर्ड के भीतर L आकार में चलता है। यदि टुकड़ा स्थिति (x1, y1) में है और यदि यह (x2, y2) पर जाता है तो आंदोलन को x2 =x1 ± a के रूप में वर्णित किया जा सकता है; y2 =y1 ± b या x2 =x1 ± b; y2 =y1 ± ए; जहाँ a और b पूर्णांक संख्याएँ हैं। ह

मान लीजिए, हम कोई खेल खेल रहे हैं जहाँ हम एक चक्रव्यूह में फंस गए हैं। हमें भूलभुलैया से बाहर निकलने का रास्ता खोजना होगा। भूलभुलैया को x m मैट्रिक्स के रूप में प्रस्तुत किया जा सकता है, जहाँ n पंक्तियों की संख्या है और m स्तंभों की संख्या है। मैट्रिक्स के प्रत्येक सेल/तत्व में ओ, डी, एस, या - कोई भ

जब एक विशिष्ट जोड़ी योग के साथ पंक्तियों को फ़िल्टर करने की आवश्यकता होती है, तो एक विधि परिभाषित की जाती है। यह देखने के लिए जांच करता है कि क्या किसी विशिष्ट अनुक्रमणिका में तत्व कुंजी के बराबर है, और इसके आधार पर आउटपुट देता है। नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - उदाहरण def find_sum_pair(val, key): &

जब कस्टम एलिमेंट काउंट द्वारा मैट्रिक्स की पंक्तियों को सॉर्ट करने की आवश्यकता होती है, तो एक विधि परिभाषित की जाती है जो आउटपुट को खोजने के लिए सूची समझ और लेन विधि का उपयोग करती है। नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - उदाहरण def get_count_matrix(my_key):    return len([element for element in m

जब यह जांचना आवश्यक होता है कि कोई सूची तत्व टपल में मौजूद है या नहीं, एक बूलियन मान और एक साधारण पुनरावृत्ति का उपयोग किया जाता है। नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - उदाहरण my_tuple = (14, 35, 27, 99, 23, 89,11) print("The tuple is :") print(my_tuple) my_list = [16, 27, 88, 99] print("

जब वर्णों को हटाने की आवश्यकता होती है, जो K से बड़े होते हैं, तो ord (यूनिकोड प्रतिनिधित्व) विधि के साथ एक साधारण पुनरावृत्ति का उपयोग किया जाता है। नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - उदाहरण my_list = ["python", "is", "easy", "to", "learn"] print("

जब यह परीक्षण करने की आवश्यकता होती है कि क्या मैट्रिक्स के कॉलम में सभी तत्व अद्वितीय हैं, तो सेट ऑपरेटर के साथ एक साधारण पुनरावृत्ति और एक सूची समझ का उपयोग किया जाता है। नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - उदाहरण my_list = [[11, 24, 84], [24, 55, 11], [7, 11, 9]] print("The list is :") print

जब मैट्रिक्स से गैर-रिक्त पंक्तियों को फ़िल्टर करने की आवश्यकता होती है, तो लेन विधि के साथ एक सरल सूची समझ का उपयोग किया जा सकता है। नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - उदाहरण my_list = [[21, 52, 4, 74], [], [7, 8, 4, 1], [], []] print("The list is :") print(my_list) my_result = [row for row

जब यह जांचने की आवश्यकता होती है कि क्या पंक्तियों की आवृत्ति समान है, तो ऑल ऑपरेटर, काउंटर विधि और एक साधारण पुनरावृत्ति का उपयोग किया जाता है। नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - उदाहरण from collections import Counter my_list = [[21, 92, 64, 11, 3], [21, 3, 11, 92, 64], [64, 92, 21, 3, 11]] print(&quo

जब पंक्तियों को सम लंबाई वाली स्ट्रिंग्स के साथ निकालने की आवश्यकता होती है, तो ऑल ऑपरेटर और % ऑपरेटर के साथ एक लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन का उपयोग किया जाता है। नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - उदाहरण my_list = [["python", "is", "best"], ["best", "good", &quo

जब स्ट्रिंग को हटाने की आवश्यकता होती है, जिसमें एक गैर-आवश्यक वर्ण होता है, तो एक सूची समझ और किसी भी ऑपरेटर का उपयोग किया जाता है। नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - उदाहरण my_list = ["python", "is", "fun", "to", "learn"] print("The list is :"

जब एएससीआईआई रेंज के भीतर स्ट्रिंग्स को फ़िल्टर करने की आवश्यकता होती है, तो ऑर्ड विधि जो यूनिकोड प्रतिनिधित्व में मदद करती है और ऑल ऑपरेटर का उपयोग किया जाता है। नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - उदाहरण my_string = "Hope you are well" print("The string is :") print(my_string) my_r

जब पिछले तत्व से अधिक तत्वों की संख्या के आधार पर मैट्रिक्स को सॉर्ट करने की आवश्यकता होती है, तो फ़ंक्शन का उपयोग करके एक सूची समझ और लेन विधि का उपयोग किया जाता है। नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - उदाहरण def fetch_greater_freq(row):    return len([row[idx] for idx in range(0, len(row) - 1

जब किसी पंक्ति श्रेणी में अधिकतम मान ज्ञात करना आवश्यक होता है, तो एक साधारण पुनरावृत्ति और अधिकतम पद्धति का उपयोग किया जाता है। नीचे उसी का एक प्रदर्शन है - उदाहरण my_list = [[11, 35, 6], [9, 11, 3], [35, 4, 2],[8, 15, 35], [5, 9, 18], [5, 14, 2]] print("The list is :") print(my_list)