Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Laravel Eloquent разделяет запрос на массив

Немного плохое название, не совсем уверен, как исследовать/описать то, что я пытаюсь сделать.

У меня есть таблица под названием спецификации с полями

id, device_id, name, detail

Например, две строки для двух разных устройств будут

1, 1, weight, 300kg
2, 2, weight, 250kg

Теперь мне нужно отобразить его в одной таблице, сравнив оба устройства, примерно так:

@foreach($specifications as $specification)
    <tr>
        <td>{{ $specification->name }}</td>
        <td>{{ $specification->detailOne }}</td>
        <td>{{ $specification->detailTwo }}</td>
    </tr>
@endforeach

У меня возникают проблемы с получением правильного запроса или разделением запроса, чтобы иметь возможность пройти через массив, как указано выше. Кто-нибудь может направить меня в нужное русло? Должен ли я запрашивать обе спецификации и каким-то образом превращать их в массив, который я могу использовать, как указано выше, или есть что-то еще, на что я должен обратить внимание?


Ответы:


1

Это должно сработать для вас

@foreach($specifications->groupBy('name') as $name => $specificationGrouped)
    <tr>
        <td>{{ $name }}</td>
        @foreach($specificationGrouped as $specification)
            <td>{{ $specification['detail'] }} ({{ $specification['device_id'] }})</td>
        @endforeach
    </tr>
@endforeach
20.02.2016
  • Спасибо vnull, но это не сработает, например. 5 различных спецификаций для обоих устройств. Вес - не единственное значение для спецификации (мой плохой) 20.02.2016
  • Jamie000012 это решение работает для любой спецификации, я опубликую пример вывода и то, как я его тестировал 20.02.2016
  • Спасибо, когда я протестировал его, он получился таким: Вес - 300 кг 300 см Вес - 250 кг 250 см Должно быть: Вес - 300 кг 250 кг Рост - 300 см 250 см 20.02.2016
  • Я видел ваше последнее редактирование, и да, это не то, что я имею в виду, поскольку мне нужно, чтобы оно вышло как таковое: Вес - 250 кг (компьютер) 350 кг (футбол) Размер: 40 см (компьютер) 20.02.2016
  • Обновлено, проверьте это. Извините, я сначала понял обратное 20.02.2016
  • Это работает отлично, я уже группировал по имени в контроллере, но все еще не понял точно, удалил это из запроса с вашим кодом в представлении. Очевидно, нужно освежить мои основные петли! Спасибо. 20.02.2016
  • Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..