当前位置: 首页 > news >正文

11、Django Admin启用对计算字段的过滤

重新定义admin.py中的Hero管理模型如下:

@admin.register(Hero)
class HeroAdmin(admin.ModelAdmin):list_display = ("name", "is_immortal", "category", "origin", "is_very_benevolent")list_filter = ("is_immortal", "category", "origin",)def is_very_benevolent(self, obj):return obj.benevolence_factor > 75

它具有一个计算字段is_very_benevolent,Admin后台显示如下:

我们已经在来自模型属性字段上添加了过滤,但是还想在计算出的字段上添加过滤。为此,我们可以通过继承SimpleListFilter类实现:

class IsVeryBenevolentFilter(admin.SimpleListFilter):title = 'is_very_benevolent'parameter_name = 'is_very_benevolent'def lookups(self, request, model_admin):return (('Yes', 'Yes'),('No', 'No'),)def queryset(self, request, queryset):value = self.value()if value == 'Yes':return queryset.filter(benevolence_factor__gt=75)elif value == 'No':return queryset.exclude(benevolence_factor__gt=75)return queryset

然后将更改list_filter为list_filter = ("is_immortal", "category", "origin", IsVeryBenevolentFilter)

这样,便可以对计算出的字段进行过滤。修改后管理后台显示如下:

如何对计算字段修改成系统自带的布尔类型显示效果,增加is_very_benevolent.boolean = True代码,HeroAdmin管理模型修改如下:

@admin.register(Hero)
class HeroAdmin(admin.ModelAdmin):list_display = ("name", "is_immortal", "category", "origin", "is_very_benevolent")list_filter = ("is_immortal", "category", "origin", IsVeryBenevolentFilter)def is_very_benevolent(self, obj):return obj.benevolence_factor > 75is_very_benevolent.boolean = True

显示效果如下:

http://www.lryc.cn/news/431749.html

相关文章:

  • xxl-job升级到springboot3.0 导致页面打不开报错)问题
  • 栈和队列.
  • Parallel.ForEach - 并行处理
  • 【MySQL】初识MySQL—MySQL是啥,以及如何简单操作???
  • LLM应用实战: 产业治理多标签分类
  • 下载Mongodb 4.2.25 版本教程
  • docker拉取redis5.0.5并建立redis集群
  • React16新手教程记录
  • 怎么摆脱非自然链接?
  • 【2024数模国赛赛题思路公开】国赛B题第二套思路丨附可运行代码丨无偿自提
  • P1166 打保龄球
  • [数据集][目标检测]西红柿成熟度检测数据集VOC+YOLO格式3241张5类别
  • 数仓工具—Hive语法之URL 函数
  • c#如何实现触发另外一个文本框的回车事件
  • Vue 中 nextTick 的最主要作用是什么,为什么要有这个 API
  • python科学计算:NumPy 数组的运算
  • SAP B1 基础实操 - 用户定义字段 (UDF)
  • Idea发布springboot项目无法识别到webapp下面的静态资源
  • Redis及其他缓存
  • golang入门
  • Behind the Code:与 Rakic 和 Todorovic 对话 OriginTrail 如何实现 AI 去中心化
  • TS 学习 (持续更新中)
  • el-table使用type=“expand”根据数据条件隐藏展开按钮
  • 9月6日(∠・ω<)⌒☆
  • k8s执行crictl images报错
  • 基于人工智能的音乐情感分类系统
  • MySQL灾难恢复策略:构建稳健的备份与恢复机制
  • docker安装DVWA(巨简单)
  • 使用matplotlab绘制多条形图
  • 五、Selenium操作指南(二)