标签：rac 一个 mamicode and 完成 sed 相同 间隔 parent
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def get_level(data): data_list=[] for item in data: if item[‘parent_id‘]==0: item[‘level‘]=0 else: item[‘level‘]=1 data_list.append(item) return data_list data=[ {"cat_id":1,"name":"北京","parent_id":0}, {"cat_id":2,"name":"上海","parent_id":0}, {"cat_id":3,"name":"沙河","parent_id":1}, {"cat_id":4,"name":"sb镇","parent_id":3}, {"cat_id":5,"name":"昌平","parent_id":1}, {"cat_id":6,"name":"青浦","parent_id":2}, ] def get_tree(data): lists=[] tree={} for i in data: tree[i[‘cat_id‘]]=i for item in data: if not item[‘parent_id‘]: lists.append(tree[item[‘cat_id‘]]) else: if "children" not in tree[item[‘parent_id‘]]: tree[item[‘parent_id‘]][‘children‘]=[] tree[item[‘parent_id‘]][‘children‘].append(tree[item[‘cat_id‘]]) return lists # print(get_tree(data)) res=[] def get_son(data,level=0,parent_id=0,is_clear=True): if is_clear: res.clear() for item in data: if item[‘parent_id‘]==parent_id: item[‘level‘]=level res.append(item) get_son(data,level=level+1,parent_id=item[‘cat_id‘],is_clear=False) return res # son=get_son(data) # for i in son: # print("-"*i[‘level‘]+i[‘name‘]) # 1北京 0 # 2-海淀1 # 4--sb镇2 # -昌平 # 3 上海 0 # -青浦 # --徐泾镇 # -闵行 res_id=[] def get_son_id(data,parent_id=0,is_clear=True): if is_clear: res_id.clear() if parent_id : res_id.append(parent_id) for item in data: if item[‘parent_id‘]==parent_id: res_id.append(item[‘cat_id‘]) get_son(data,parent_id=item[‘cat_id‘],is_clear=False) return res_id import time ,random def get_order_id(): st="012345679qwertyui" order_id=str(time.strftime("%Y%m%d%h%M%S"))+"".join(random.sample(st,5)) return order_id
class List(APIView): def post(self,request): param=request.data if param.get(‘category_id‘): data=models.Category.objects.filter(is_show=True) data=Category_ser.Category_ser(instance=data,many=True,context={"request":request}).data all_id=func.get_son_id(data,param[‘category_id‘]) data=models.Product.objects.filter(disabled=True,cat_id__in=all_id).order_by("-w_order") data = Goods_ser.Goods_ser(instance=data, many=True, context={"request": request}).data return Response({"code": 200, "msg": "ok", "data": data}) else: return Response({"code": 201, "msg":"缺少参数" })
class Detail(APIView): def post(self,request): param=request.data if param.get("id"): data = models.Product.objects.filter(disabled=True,product_id=param.get("id")).first() if data: data = Goods_ser.Goods_ser(instance=data, many=False, context={"request": request}).data print(data) return Response({"code": 200, "msg": "ok", "data": data}) else: return Response({"code": 201, "msg": "没有该商品"})
前端
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事务的四大特性分别是：原子性、一致性、隔离性、持久性
""" 原子性： 事务是最小的执行单位，不允许分割。事务的原子性确保动作要么全部完成，要么完全不起作用；
一致性： 执行事务前后，数据保持一致；
隔离性： 并发访问数据库时，一个用户的事物不被其他事物所干扰，各并发事务之间数据库是独立的；
持久性: 一个事务被提交之后。它对数据库中数据的改变是持久的，即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响。 """
在典型的应用程序中，多个事务并发运行，经常会操作相同的数据来完成各自的任务（多个用户对统一数据进行操作）。
并发虽然是必须的，但可能会导致一下的问题。
事务T1正在操作一条数据，此时事务T2获取该条数据纪录，如果T1异常，事务回滚，T2读取到的数据就是脏数据，这种现象称为脏读。
事务T1多次读取某条记录，在读取间隔中，事务T2更新了该技术的数据，当T1再次读取该记录时，获取到的数据不一致，这种现象称为不可重复读。产生的原因主要是数据的更新。
幻读与不可重复读类似。它发生在一个事务（T1）读取了几行数据，接着另一个并发事务（T2）插入了一些数据时。在随后的查询中，
第一个事务（T1）就会发现多了一些原本不存在的记录，就好像发生了幻觉一样，所以称为幻读。
①定义：就是一个事务对同一份数据读取到的相同，不在乎其他事务对数据的修改。MySQL默认的隔离级别。
②缺点：会产生幻读。
①定义：事务串行化执行，隔离级别最高，牺牲了系统的并发性。
②缺点：可以解决并发事务的所有问题。但是效率地下，消耗数据库性能，一般不使用。
#悲观锁：总是假设最坏的情况，认为竞争总是存在，每次拿数据的时候都认为会被修改，因此每次都会先上锁。其他线程阻塞等待释放锁。 #乐观锁：总是假设最好的情况，认为竞争总是不存在，每次拿数据的时候都认为不会被修改，因此不会先上锁，在最后更新的时候比较数据有无更新，可通过版本号或CAS实现。
悲观锁：用于写比较多的情况，避免了乐观锁不断重试从而降低性能。
乐观锁：用于读比较多的情况，避免了不必要的加锁的开销。
标签：rac 一个 mamicode and 完成 sed 相同 间隔 parent
原文地址：https://www.cnblogs.com/Gaimo/p/11827857.html
