Skip to content
🤔prompts chat🧠
🔍
question:@staticmethod

answer:`@staticmethod` 是 Python 中的函数装饰器,用于将类中定义的函数或方法转化为静态方法,即不需要通过实例调用该方法,而是直接使用类名来调用该方法。 静态方法在定义时不需要传递 `self` 或 `cls` 参数,因为它们不依赖于类的实例或类的状态。静态方法通常用于实现与类相关的工具函数或常用功能函数,它们也可以被其他类、函数或模块调用,而不是只能在当前类中使用。 例如,在 Python 中可以使用 `@staticmethod` 装饰器将类中的某个方法转化为静态方法: ``` class Math: @staticmethod def add(x, y): return x + y ``` 在这个示例中,`add` 方法不依赖于类的状态或实例,因此可以转化为静态方法。可以通过以下方式来调用该方法: ``` result = Math.add(2, 3) ``` 使用 `@staticmethod` 装饰器可以提高代码的可读性和可维护性,因为它可以明确地将某个方法定义为与类相关的工具函数或常用功能函数,并且可以使方法在调用时更加简洁清晰。

question:mongoengine中的meta是什么?

answer:在 MongoDB 中,每个文档都有一个 `_id` 字段用作主键,在 MongoEngine 中也不例外。此外,MongoEngine 还提供了一个可选的 `meta` 属性,用于指定文档模型的一些元信息,例如,指定集合名、定义索引等。 一般情况下,我们可以使用 `meta` 属性来配置一个模型的元信息,作为模型定义的一部分。在 MongoEngine 中,`meta` 属性应该是每个模型类的内部类,至少包含一个 `collection` 属性,用于指定该模型对应的集合名。例如: ``` class User(Document): name = StringField() meta = { 'collection': 'users' } ``` 这样定义之后,MongoEngine 将使用 `'users'` 集合来存储 `User` 类实例的数据。 另外,`meta` 属性还可以包含其他属性,例如: - `indexes`:定义集合上的索引。 - `ordering`:定义集合查询时的默认排序方式。 - `allow_inheritance`:指定该集合是否允许继承。 - `strict`:定义是否启用严格模式(默认为 True)。 例如,以下是一个使用 `meta` 属性定义索引和默认排序方式的示例: ``` class User(Document): name = StringField() meta = { 'collection': 'users', 'indexes': [ {'fields': ['name'], 'unique': True}, {'fields': ['age'], 'sparse': True} ], 'ordering': ['-name'] } ``` 在这个示例中,我们定义了一个名为 `'users'` 的集合,并为 `name` 字段创建了一个唯一索引,以及一个 sparse 索引用于优化查询。 ordering 属性定义按照 name 字段排序的顺序存储该集合的文档。 在使用 `meta` 属性时,通过指定集合名以及其他的元数据,我们可以更好地控制和管理 MongoEngine 中的模型和相应的集合。同时,使用 `meta` 属性还能够提高代码的可读性和可维护性,因为它可以明确指定模型与 MongoDB 集合之间的关系。

question:meta = {}

answer:`meta = {}` 是 Python 中一个字典对象的定义,它是用于 MongoEngine 中 `Document` 类的一个内部类,用于声明一些元数据,包括 `collection`、`indexes`、`ordering`、`db_alias` 等。 在 MongoEngine 中,当我们定义一个新的 `Document` 类时,可以在该类内部通过定义 `meta` 类型的内部类,用于配置该模型的元数据信息,如下所示: ``` class User(Document): name = StringField() meta = { 'collection': 'users', 'indexes': [ {'fields': ['name'], 'unique': True} ], 'ordering': ['-name'], 'db_alias': 'default' } ``` 在这个示例中,我们定义了一个名为 `User` 的 `Document` 类,并定义了一个 `meta` 属性的内部类,其中包含了一些元数据信息,例如: - `collection`:该模型对应的 MongoDB 集合名称,这里是 `'users'`。 - `indexes`:一个嵌套的字典列表,用于定义该集合上的索引,这里为 `name` 字段定义了一个唯一索引。 - `ordering`:定义查询该集合时的默认排序方式,这里以 `-name` 的降序排列存储该集合的文档。 - `db

question:Перефразируй этот текст в двачерском стиле: « Пожалуй одна из самых удачных моих сделок это AMEZ, купленная довольно давно, ещё в октябре 2021. Тогда бумага стоила примерно 7 рублей. Неоднократно докупал и вот на сегодня имею прирост около 800%. Решение покупать я принимаю на основе фундаментальных показателей, очень удобно сортировать эмитенты при помощи скринеров. Более того скринеры дают рыночное распределение бумаг по тому или иному показателю и можно сразу выбрать бумаги, которые входят в лучшие 40% по каждому показателю. Видимо, в один из таких фильтров и попал AMEZ, Разумеется ставка была сделана не только на него. Я покупаю все подряд, что попадает под фильтр, помятуя о статье из VTV, где говорилось, что чем больше бумаг в портфеле тем ниже риск, но тем ниже и премия за него. Я за сверхприбылями не гонюсь, поэтому покупаю много разных компаний, какие-то обанкротятся, а какие-то выстрелят как AMEZ, но ведь мы обсуждаем удачные сделки, верно?) »

answer:Ну, собственно, вот одна из моих горячих сделок - AMEZ, держу её уже с октября 2021 года. Тогда цена была около 7 рублей, потом я её немного подкачал и сейчас имею прибыль в 800%. Ну да, я не просто так ставлю на тёртые бумаги, я всё анализирую, используя специальные скринеры, которые дают информацию о фундаментальных показателях компаний и распределяют их по рынку. Даёт большой отсчёт и позволяет выбирать только лучшие компании, которые в топ 40% по всем параметрам. Ну вот AMEZ, видимо, судя по всему, туда и попала. Но конечно, я не ставлю только на одну компанию. Я покупаю всё, что попадает под мой фильтр, как говорилось в статье из VTV - чем меньше риска, тем меньше и премия. Но я не особо гонюсь за бешенными прибылями, поэтому держу в портфеле много разных акций, некоторые могут обанкротиться, а другие, как AMEZ, - выстрелить. Но мы сейчас же говорим про удачные сделки, не так ли?)

Released under the MIT License.

has loaded