首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使django模型选择字段具有人类可读性

在Django中,可以通过在模型类中使用verbose_name参数来为字段指定人类可读的名称。verbose_name参数接受一个字符串作为值,该字符串将作为字段的人类可读名称显示在管理界面和表单中。

例如,假设我们有一个名为Book的模型类,其中包含一个字段title,我们可以使用verbose_name参数为该字段指定人类可读的名称:

代码语言:txt
复制
from django.db import models

class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=100, verbose_name='书名')

在上面的例子中,我们将title字段的人类可读名称设置为"书名"。这样,在管理界面和表单中,该字段将以"书名"的形式显示,而不是默认的字段名称"Title"。

除了verbose_name参数,还可以使用verbose_name_plural参数为字段的复数形式指定人类可读的名称。这在需要显示字段的复数形式时非常有用。

代码语言:txt
复制
from django.db import models

class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=100, verbose_name='书名')
    authors = models.ManyToManyField('Author', verbose_name='作者')

    class Meta:
        verbose_name_plural = '图书'

在上面的例子中,我们使用verbose_name_plural参数将authors字段的复数形式设置为"图书"。这样,在管理界面和表单中,该字段的复数形式将以"图书"的形式显示。

总结起来,通过在模型类中使用verbose_nameverbose_name_plural参数,我们可以使Django模型选择字段具有人类可读性,从而提高用户体验。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 超越Yann LeCun:世界模型的学习和推理

    了解大脑中的信息处理并创造通用人工智能是全世界科学家和工程师的长期愿望。人类智能的显着特征是在与包括自我在内的世界的各种互动中的高级认知和控制,这些不是预先定义的,而是随着时间而变化的。构建类人智能机器的挑战,以及脑科学和行为分析、机器人技术及其相关理论形式化方面的进展,说明了世界模型学习和推理的重要性。在本文中,在简要回顾了内部模型学习和概率学习的历史和挑战之后,我们介绍了自由能原理,它为考虑神经元计算和概率世界模型提供了一个有用的框架。接下来,我们展示了在该原则下解释的人类行为和认知的示例。然后,我们将概率建模背景下的符号出现描述为认知机器人学前沿的一个主题。. 最后,我们回顾了使用新颖的概率编程语言在创建类人智能方面的最新进展。这些研究得出的惊人共识是,对学习和推理的概率描述是创建类人人工智能机器并在人类如何与世界互动的背景下理解智能的强大而有效的方法。

    02

    Django3.0新鲜出炉!全面解读新特性,ASGI真香实锤,不来了解一下?

    写这篇文章完全是机缘巧合,想想已经好长时间没有关注过Django了,虽然Django一直霸占着Python Web开发界的王座,但是由于各种原因自从使用Asyncio以来一直使用Aiohttp这个框架。碰巧因为之前写了几天的《2019逆向复习系列》,脑子里充斥着“逆向”,“逆向”,“逆向”。今天想换换思路写点其他的文章,偶然间看到前两天Django 3.0版本推出,简单看了下Django 3.0的新特性,看到Django 3.0正式版本终于支持ASGI了,内心真是一阵澎湃,当时放弃Django去选择其他的异步框架也是因为它不支持异步,现在它终于完全拥抱异步了,我也就可以重拾Django,尝尝鲜啦!

    01

    DiffusionGPT:大规模语言模型驱动的文本到图像生成系统

    近年来,扩散模型在图像生成任务中盛行,彻底改变了图像编辑、风格化和其他相关任务。DALLE-2和Imagen都非常擅长根据文本提示生成图像。然而它们的非开源性质阻碍了广泛普及和相应的生态发展。第一个开源文本到图像扩散模型,称为稳定扩散模型(SD),它迅速流行并广泛使用。为SD量身定制的各种技术,例如Controlnet、Lora,进一步为SD的发展铺平了道路,并促进了其与各种应用的集成。SDXL是最新的图像生成模型,专为提供具有复杂细节和艺术构图的卓越照片级逼真输出而量身定制。尽管取得了显着的进步,当前的稳定扩散模型在应用于现实场景时仍面临两个关键挑战:

    01

    自动调优数据科学:新研究使机器学习流线化

    一个新的自动化机器学习系统比它的人类同行表现得更好,并且工作速度提高了100倍。 数据科学既是一门学科又是一个应用程序。它最近的飞速发展可以部分归因于其强大的问题解决能力:它可以预测带有欺骗性的信用卡交易;帮助业主弄清楚什么时候发放优惠券可以最大限度的提高顾客反应;或者在学生即将退学的时候,通过预测来促进教育干预。 然而,为了得到这些数据驱动的解决方案,数据科学家必须通过一系列复杂的步骤来跟踪他们的原始数据,每个步骤都需要很多人为决策。整个过程的最后一步需选定一种建模技术,这是至关重要的一步。从神经网络到支

    07
    领券