Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Получение неявных имен свойств в db.Model в Google App Engine?

Как я могу получить доступ к неявным именам свойств db.Model в Google App Engine? В частности, предположим, что у меня есть следующее:

class Foo(db.Model):
  specific = db.IntegerProperty()


class Bar(db.Model):
 foo = db.ReferenceProperty(Foo, collection_name = "bars")

если я попытаюсь получить имена свойств в Foo, например:

my_foo = Foo(specific = 42)
for key, prop in my_foo.properties().iteritems()
    print "HERE bars won't show up"

то свойство my_foo.bars не отображается. Или я совсем ошибаюсь?

Любая помощь очень ценится

изменил модель на Python, а не на ruby

python google-cloud-datastore google-app-engine
08.10.2010

Ответы:


1

(Это определение модели выглядит как странный гибрид Python и Ruby.)

Я не понимаю, чего вы пытаетесь достичь здесь, но вы можете получить список членов свойства модели, используя самоанализ:

[x for x in dir(Foo) if isinstance(getattr(Foo,x), db.Property)]

Если вы просто пытаетесь добавить экземпляры Bar в Foo, вам следует создать новые экземпляры Bar с их полями foo, указывающими на экземпляр Foo:

foo = Foo(specific=42)
foo.put()
Bar(foo=foo).put()
Bar(foo=foo).put()
logging.info("Foo bars: %r" % list(foo.bars))
08.10.2010
  • ReferenceProperties не хранят обратные ссылки на класс постоянно. Таким образом, атрибут с именем, указанным в collection_name, не создан, единица Bar определена. 09.10.2010
  • Ваше предложение по получению свойств, похоже, не работает (хотя это то, что я пытаюсь сделать). Думаю, я просто использую ListProperties ключей. 10.10.2010
    • 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..