➡️JSON (JavaScript Object Notation) - это универсальный формат для обмена данными между приложениями.

➡️Чтение JSON-данных в Python

Одной из основных операций при работе с JSON в Python является чтение данных из JSON-файла или строки. Для этого в Python есть модуль json, который предоставляет функции для преобразования JSON в Python-объекты и наоборот. Например, чтобы прочитать данные из JSON-файла, мы можем использовать функцию json.load():

import json

with open('data.json') as file:
    data = json.load(file)

➡️Создание JSON-данных в Python

Помимо чтения JSON-данных, в Python мы также можем создавать и записывать JSON-данные. Для этого мы можем использовать функцию json.dump(). Например, допустим, у нас есть словарь Python, который мы хотим преобразовать в JSON-формат и записать в файл:

import json

data = {
    'name': 'John',
    'age': 30,
    'city': 'New York'
}

with open('data.json', 'w') as file:
    json.dump(data, file)

✈️Функция range() в Python - это важный инструмент для создания последовательности чисел. Хотя она часто используется в связке с циклом for, есть и другие способы, как можно использовать эту функцию.

➡️Использование range() в списковых включениях

Списковые включения - это мощный инструмент Python, который позволяет создавать списки в одну строку кода. Функция range() может быть использована в списковых включениях для создания списков, которые следуют определенной числовой последовательности. Например, [x for x in range(10)] создаст список чисел от 0 до 9.

➡️Использование range() в генераторах

Генераторы в Python - это специальный тип итераторов, который позволяет генерировать элементы "на лету", экономя память. Функцию range() можно использовать в генераторах для создания последовательностей чисел. Например, (x for x in range(10)) создаст генератор, который производит числа от 0 до 9.

✈️Django ORM (Object-Relational Mapping) — это мощный инструмент, который позволяет разработчикам взаимодействовать с базой данных, используя объекты Python.

➡️Создание моделей

Одним из основных аспектов работы с Django ORM является создание моделей. Модель — это класс Python, который описывает структуру таблицы в базе данных. Django ORM автоматически создает таблицу в соответствии с заданной моделью. Модели могут включать поля, которые соответствуют столбцам таблицы, а также методы и связи с другими моделями. Определение модели в Django ORM интуитивно понятно и упрощает процесс разработки.

Вот пример создания модели в Django ORM:

from django.db import models

class Product(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    price = models.DecimalField(max_digits=5, decimal_places=2)
    description = models.TextField()

➡️Запросы к базе данных

С помощью Django ORM можно выполнять различные типы запросов, включая выборку данных, фильтрацию, сортировку и агрегирование.

Вот несколько примеров основных команд для выполнения запросов в Django ORM:

# Выборка всех объектов модели
products = Product.objects.all()

# Фильтрация объектов по условию
cheap_products = Product.objects.filter(price__lt=10)

# Сортировка объектов
sorted_products = Product.objects.order_by('-price')

# Агрегирование данных
total_price = Product.objects.aggregate(Sum('price'))

➡️Миграции базы данных

Еще одно важное преимущество Django ORM — это автоматическое создание и применение миграций базы данных. Миграции позволяют легко изменять структуру базы данных, добавлять новые таблицы, поля или изменять существующие. Django ORM отслеживает изменения в моделях и генерирует миграционные файлы, которые можно применить к базе данных. Это значительно упрощает процесс разработки и поддержки приложения.