Django后台项目开发实战五

完成两个功能:

  1. HR 可以维护候选人信息
  2. 面试官可以录入面试反馈

第五阶段

创建 interview 应用,实现候选人面试评估表的增删改功能,并且按照页面分组来展示不同的内容,如候选人基础信息,一面,二面的面试结果,HR 的面试结果

我们可以使用 pycharm 上面菜单栏中 Tools 里的 Run manage.py task,这样就不用每次都输入前面的命令了

输入命令 startapp interview

创建完应用后,打开 models.py 文件,开始编写数据建模代码

from django.db import models# 第一论面试结果
FIRST_INTERVIEW_RESULT_TYPE = (('建议复试','建议复试'),('待定','待定'),('放弃','放弃'))# 复试面试建议
INTERVIEW_RESULT_TYPE = (('建议录用','建议录用'),('待定','待定'),('放弃','放弃'))# 候选人学历
DEGREE_TYPE = (('本科','本科'),('硕士','硕士'),('博士','博士'))# HR终面结论
HR_SCORE_TYPE = (('S','S'),('A','A'),('B','B'),('C','C'))class Candidate(models.Model):# 基础信息userid = models.IntegerField(unique=True, blank=True, null=True, verbose_name='应聘者ID')username = models.CharField(max_length=135, verbose_name='姓名')city = models.CharField(max_length=135, verbose_name='城市')phone = models.CharField(max_length=135, verbose_name='手机号码')email = models.EmailField(max_length=135, blank=True, verbose_name='邮箱')apply_position = models.CharField(max_length=135, blank=True, verbose_name='应聘职位')born_address = models.CharField(max_length=135, blank=True, verbose_name='生源地')gender = models.CharField(max_length=135, blank=True, verbose_name='性别')candidate_remark = models.CharField(max_length=135, blank=True, verbose_name='候选人信息备注')# 学校与学历信息bachelor_school = models.CharField(max_length=135, blank=True, verbose_name='  本科学校')master_school = models.CharField(max_length=135, blank=True, verbose_name='研究生学校')doctor_school = models.CharField(max_length=135, blank=True, verbose_name='博士生学校')major = models.CharField(max_length=135, blank=True, verbose_name='专业')degree = models.CharField(max_length=135, choices=DEGREE_TYPE, blank=True, verbose_name='学历')# 综合能力测评成绩,笔试测评成绩test_score_of_general_ability = models.DecimalField(decimal_places=1,null=True,max_digits=3,blank=True,verbose_name='综合能力测评成绩')paper_score = models.DecimalField(decimal_places=1, null=True, max_digits=3, blank=True, verbose_name='笔试成绩')# 第一轮面试记录first_score = models.DecimalField(decimal_places=1, null=True, max_digits=2, blank=True, verbose_name='初始分')first_learning_ability = models.DecimalField(decimal_places=1, null=True, max_digits=2, blank=True, verbose_name='学习能力得分')first_professional_competency = models.DecimalField(decimal_places=1, null=True, max_digits=2, blank=True, verbose_name='专业能力得分')first_advantage = models.TextField(max_length=1024, blank=True, verbose_name='优势')first_disadvantage = models.TextField(max_length=1024, blank=True, verbose_name='顾虑和不足')first_result = models.CharField(max_length=256, choices=FIRST_INTERVIEW_RESULT_TYPE, blank=True,verbose_name='初试结果')first_recommend_position = models.CharField(max_length=256, blank=True, verbose_name='推荐部门')first_interviewer = models.CharField(max_length=256, blank=True, verbose_name='初试面试官')first_remark = models.CharField(max_length=135, blank=True, verbose_name='初试备注')# 第二轮面试记录second_score = models.DecimalField(decimal_places=1, null=True, max_digits=2, blank=True, verbose_name='专业复试得分')second_learning_ability = models.DecimalField(decimal_places=1, null=True, max_digits=2, blank=True,verbose_name='学习能力得分')second_professional_competency = models.DecimalField(decimal_places=1, null=True, max_digits=2, blank=True,verbose_name='专业能力得分')second_pursue_of_excellence = models.DecimalField(decimal_places=1, null=True, max_digits=2, blank=True,verbose_name='追求卓越得分')second_communication_ability = models.DecimalField(decimal_places=1, null=True, max_digits=2, blank=True,verbose_name='沟通能力得分')second_pressure_score = models.DecimalField(decimal_places=1, null=True, max_digits=2, blank=True,verbose_name='抗压能力得分')second_advantage = models.TextField(max_length=1024, blank=True, verbose_name='优势')second_disadvantage = models.TextField(max_length=1024, blank=True, verbose_name='顾虑和不足')second_result = models.CharField(max_length=256, choices=INTERVIEW_RESULT_TYPE, blank=True,verbose_name='专业复试结果')second_recommend_position = models.CharField(max_length=256, blank=True, verbose_name='建议方向或推荐部门')second_interviewer = models.CharField(max_length=256, blank=True, verbose_name='专业复试面试官')second_remark = models.CharField(max_length=135, blank=True, verbose_name='专业复试备注')# HR终面hr_score = models.CharField(max_length=10, choices=HR_SCORE_TYPE, blank=True,verbose_name='HR复试综合等级')hr_responsibility = models.CharField(max_length=10, choices=HR_SCORE_TYPE, blank=True,verbose_name='HR责任心')hr_communication_ability = models.CharField(max_length=10, choices=HR_SCORE_TYPE, blank=True,verbose_name='HR坦诚沟通')hr_logic_ability = models.CharField(max_length=10, choices=HR_SCORE_TYPE, blank=True,verbose_name='HR逻辑思维')hr_potential = models.CharField(max_length=10, choices=HR_SCORE_TYPE, blank=True,verbose_name='HR发展潜力')hr_stability = models.CharField(max_length=10, choices=HR_SCORE_TYPE, blank=True,verbose_name='HR稳定性')hr_advantage = models.TextField(max_length=1024, blank=True, verbose_name='优势')hr_disadvantage = models.TextField(max_length=1024, blank=True, verbose_name='顾虑和不足')hr_result = models.CharField(max_length=256, choices=INTERVIEW_RESULT_TYPE, blank=True,verbose_name='HR面试结果')hr_interviewer = models.CharField(max_length=256, blank=True, verbose_name='HR面试官')hr_remark = models.CharField(max_length=135, blank=True, verbose_name='HR复试备注')creator = models.CharField(max_length=256, blank=True, verbose_name='候选人数据的创建人')created_date = models.DateTimeField(auto_now_add=True, verbose_name="创建时间")modified_date = models.DateTimeField(auto_now_add=True, null=True, blank=True, verbose_name="更新时间")last_editor = models.CharField(max_length=256, blank=True, verbose_name='最后编辑者')class Meta:db_table = 'candidate'verbose_name = '应聘者'verbose_name_plural = '应聘者'def __str__(self):return self.username

然后在 admin.py 文件注册数据模型,并且展示时隐藏一些字段

from django.contrib import admin
from interview.models import Candidateclass CandidateAdmin(admin.ModelAdmin):exclude = ('creator','created_date','modified_date')list_display = ('username','city','bachelor_school','first_score','first_result','first_interviewer','second_result','second_interviewer','hr_score','hr_result','last_editor')admin.site.register(Candidate,CandidateAdmin)

再到 setting.py 文件注册应用

INSTALLED_APPS = ['django.contrib.admin','django.contrib.auth','django.contrib.contenttypes','django.contrib.sessions','django.contrib.messages','django.contrib.staticfiles','jobs','interview'
]

最后执行数据库迁移,还是那两个命令

makemigrations
migrate

 效果图如下:

大家看到这个页面其实非常长,因为我们的字段实在是太多了,用起来很复杂,所以面试官也好,还是hr也好,他们其实不太清楚哪些内容是他需要填的,所以我们对这个页面进行优化,把这个页面的内容分组展示

为了方便,我们使用 pycharm 的代码编辑器,新建一个文本文档,把 models.py 里面的字段粘贴过来,然后在这个文件里面去做批量编辑。

首先 ctrl r 来做一个正则表达式的替换,输入 =.*$

然后点击星号匹配,再点击 replace all ,替换掉所有,再删除一些多余的字段

然后再输入一个空格,再点击 replace all ,替换掉所有的空格

然后再输入 ^ 和 '' ,再点击 replace all ,替换开头为 "

然后再输入  $ 和 '' ,再点击 replace all ,替换结尾为 "

然后再输入  $ 和 , ,再点击 replace all ,替换结尾为 ,

最后点 edit 这里有个 join line,可以把字段都连起来

再删除一些多余的标点,最后的成果如下

#基础信息,学校与学历信息,综合能力测评成绩,笔试测评成绩,
"userid", "username", "city", "phone", "email", "apply_position", "born_address", "gender", "candidate_remark", "bachelor_school", "master_school", "doctor_school", "major", "degree", "test_score_of_general_ability", "paper_score",#第一轮面试记录,
"first_score", "first_learning_ability", "first_professional_competency", "first_advantage", "first_disadvantage", "first_result", "first_recommend_position", "first_interviewer", "first_remark",#第二轮面试记录,
"second_score", "second_learning_ability", "second_professional_competency", "second_pursue_of_excellence", "second_communication_ability", "second_pressure_score", "second_advantage", "second_disadvantage", "second_result", "second_recommend_position", "second_interviewer", "second_remark",#HR终面,
"hr_score", "hr_responsibility", "hr_communication_ability", "hr_logic_ability", "hr_potential", "hr_stability", "hr_advantage", "hr_disadvantage", "hr_result", "hr_interviewer", "hr_remark",

然后把这些字段添加到 admin.py 文件的函数里,同时在字段之前添加小括号来分小组,让一行可以展示多个数据

class CandidateAdmin(admin.ModelAdmin):...fieldsets = ((None,{'fields':("userid",  ("username", "city"), ("phone", "email"), ("apply_position", "born_address"), ("gender", "candidate_remark"), ("bachelor_school", "master_school", "doctor_school"), ("major", "degree"), ("test_score_of_general_ability", "paper_score"))}),('第一轮面试记录', {'fields': (("first_score", "first_learning_ability", "first_professional_competency"), "first_advantage", "first_disadvantage", "first_result", "first_recommend_position", "first_interviewer", "first_remark")}),('第二轮专业复试记录', {'fields': (("second_score", "second_learning_ability", "second_professional_competency"), ("second_pursue_of_excellence", "second_communication_ability", "second_pressure_score"), "second_advantage", "second_disadvantage", "second_result", "second_recommend_position", "second_interviewer", "second_remark")}),('HR复试记录', {'fields': (("hr_score", "hr_responsibility", "hr_communication_ability"), ("hr_logic_ability", "hr_potential", "hr_stability"), "hr_advantage", "hr_disadvantage", "hr_result", "hr_interviewer", "hr_remark")}))

刷新界面,发现已经分好组了。这里我就不截图了,太长。

接下来我们再做进一步优化,一般我们都不会自己去输入候选人的基本信息,而是会拿到候选人的 excel 表,或者 csv 文件,那么如何导入候选人 csv 文件呢?

我们在 interview 应用下创建文件夹目录 management/commands ,创建 import_candidates.py 文件,添加如下代码

import csvfrom django.core.management import BaseCommand
from interview.models import Candidateclass Command(BaseCommand):help = "从csv导入候选人基本信息"def add_arguments(self, parser):parser.add_argument('--path', type=str)def handle(self, *args, **options):path = options['path']#编码格式选择合适的with open(path, 'rt',encoding='gbk') as f:#csv分割符选择合适的,不选默认为','分割#reader = csv.reader(f,dialect='excel',delimiter=';')reader = csv.reader(f, dialect='excel')for row in reader:candidate = Candidate.objects.create(username=row[0],city=row[1],phone=row[2],bachelor_school=row[3],major=row[4],degree=row[5],test_score_of_general_ability=row[6],paper_score=row[7])

展示一下 excel 的内容

然后把 excel 文件导出为 csv 格式文件,并删除第一行,如下图

在 pycharm 的 run manage.py task 输入命令

import_candidates --path C:/Users/ASUS/Desktop/candidates.csv

刷新界面,发现导入成功

这个时候系统里面有很多简历了,成百上千的简历里面要查找特定候选人的简历,或者按照状态来查询待面试,或者已经面试通过的候选人查找的效率比较低,希望能够快速查询跟筛选,接下来我们实现下面的两个功能。

第一个能够按照名字、手机号码学校来查询候选人

第二个能够按照初试的结果,HR 复试的结果面试官来筛选,然后也能够按照复试结果来排序,复试通过的优先排在前面

修改 admin.py 文件为下面的代码

from django.contrib import admin
from interview.models import Candidate
from datetime import datetimeclass CandidateAdmin(admin.ModelAdmin):exclude = ('creator','created_date','modified_date')list_display = ('username','city','bachelor_school','first_score','first_result','first_interviewer','second_result','second_interviewer','hr_score','hr_result','last_editor')# 筛选条件list_filter = ('city','first_result','second_result','hr_result','first_interviewer','second_interviewer','hr_interviewer')# 查询字段search_fields = ('username','phone','email','bachelor_school')# 自动排序字段ordering = ('hr_result','second_result','first_result')# 分组展示字段fieldsets = ((None,{'fields':("userid",  ("username", "city"), ("phone", "email"), ("apply_position", "born_address"), ("gender", "candidate_remark"), ("bachelor_school", "master_school", "doctor_school"), ("major", "degree"), ("test_score_of_general_ability", "paper_score"))}),('第一轮面试记录', {'fields': (("first_score", "first_learning_ability", "first_professional_competency"), "first_advantage", "first_disadvantage", "first_result", "first_recommend_position", "first_interviewer", "first_remark")}),('第二轮专业复试记录', {'fields': (("second_score", "second_learning_ability", "second_professional_competency"), ("second_pursue_of_excellence", "second_communication_ability", "second_pressure_score"), "second_advantage", "second_disadvantage", "second_result", "second_recommend_position", "second_interviewer", "second_remark")}),('HR复试记录', {'fields': (("hr_score", "hr_responsibility", "hr_communication_ability"), ("hr_logic_ability", "hr_potential", "hr_stability"), "hr_advantage", "hr_disadvantage", "hr_result", "hr_interviewer", "hr_remark")}))def save_model(self, request, obj, form, change):obj.last_editor = request.user.usernameif not obj.creator:obj.creator = request.user.usernameobj.modified_date = datetime.now()obj.save()admin.site.register(Candidate,CandidateAdmin)

效果图:

现在我们再加一个功能,将数据导出为 csv 文件,修改 admin.py 文件如下

from django.contrib import admin
from interview.models import Candidate
from datetime import datetime
from django.http import HttpResponse
import csvexportable_fields = ('username','city',"phone",'bachelor_school','degree','first_result','first_interviewer','second_result','second_interviewer','hr_score','hr_result')def export_model_as_csv(modeladmin,request,queryset):response = HttpResponse(content_type='text/csv')field_list = exportable_fields#可以使用 request 中的 User-Agent 进行客户端系统判断,如果用户的系统是 Windows,那么给导出的文件编码设置为带有 BOM 的 UTF-8,否则使用 UTF-8response.charset = 'utf-8-sig' if "Windows" in request.headers.get('User-Agent') else 'utf-8'#Content-Disposition 响应标头指示回复的内容该以何种形式展示,是以内联的形式(即网页或者页面的一部分),还是以附件的形式下载并保存到本地response['Context-Disposition'] = 'attachment;filename="recruitment-candidates-list-%s.csv"' %(datetime.now().strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S'))# 写入表头print(response['Context-Disposition'])writer = csv.writer(response)writer.writerow([queryset.model._meta.get_field(f).verbose_name.title() for f in field_list])for obj in queryset:# 单行的记录(各个字段的值),写入csv文件csv_line_values = []for field in field_list:field_object = queryset.model._meta.get_field(field)field_value = field_object.value_from_object(obj)csv_line_values.append(field_value)writer.writerow(csv_line_values)return response#国际化文本
export_model_as_csv.short_description = '导出为CSV文件'class CandidateAdmin(admin.ModelAdmin):actions = [export_model_as_csv]exclude = ('creator','created_date','modified_date')list_display = ('username','city','bachelor_school','first_score','first_result','first_interviewer','second_result','second_interviewer','hr_score','hr_result','last_editor')# 筛选条件list_filter = ('city','first_result','second_result','hr_result','first_interviewer','second_interviewer','hr_interviewer')# 查询字段search_fields = ('username','phone','email','bachelor_school')# 自动排序字段ordering = ('hr_result','second_result','first_result')# 分组展示字段fieldsets = ((None,{'fields':("userid",  ("username", "city"), ("phone", "email"), ("apply_position", "born_address"), ("gender", "candidate_remark"), ("bachelor_school", "master_school", "doctor_school"), ("major", "degree"), ("test_score_of_general_ability", "paper_score"))}),('第一轮面试记录', {'fields': (("first_score", "first_learning_ability", "first_professional_competency"), "first_advantage", "first_disadvantage", "first_result", "first_recommend_position", "first_interviewer", "first_remark")}),('第二轮专业复试记录', {'fields': (("second_score", "second_learning_ability", "second_professional_competency"), ("second_pursue_of_excellence", "second_communication_ability", "second_pressure_score"), "second_advantage", "second_disadvantage", "second_result", "second_recommend_position", "second_interviewer", "second_remark")}),('HR复试记录', {'fields': (("hr_score", "hr_responsibility", "hr_communication_ability"), ("hr_logic_ability", "hr_potential", "hr_stability"), "hr_advantage", "hr_disadvantage", "hr_result", "hr_interviewer", "hr_remark")}))def save_model(self, request, obj, form, change):obj.last_editor = request.user.usernameif not obj.creator:obj.creator = request.user.usernameobj.modified_date = datetime.now()obj.save()admin.site.register(Candidate,CandidateAdmin)

效果图:

点击执行成功下载,打开文件效果如下

目前这个导出 csv 文件的文件名会显示乱码,并不能输出我们期望的文件名,暂时我并没有找到解决方法,如果有写出来的大佬,务必私信我,感谢!!!

第五阶段结束啦!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/660809.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

思考!思考!jmeter线程数≠用户并发数

最近又在搞性能测试了,相较于之前的写脚本出数据就完事,这次深入的思考了一下测试出来的指标,到底有什么意义??? 绞尽脑汁思考了好几天,终于有了点思路,写出来与大家分享&#xff0…

一个单例模式中使用std::unique_ptr引起的莫名其妙的COFF损坏的问题(未解决)

使用static std::unique_ptr和static std::shared_ptr都不行struct IElementAgendaEvents {//! Called to allow listeners to modify the agenda by adding/removing entries before applying tool operation. Return true if entries added or invalidated.virtual bool …

如何给MP3添加专辑封面

MP3的专辑封面可以直接显示在音频播放器上,但如果我们的音乐文件没有专辑封面怎么办?下面来给大家介绍如何添加mp3封面 打开智游剪辑(官网:zyjj.cc),搜索音乐封面添加 我们上传一下音乐文件和专辑封面&…

2024最新版JavaScript逆向爬虫教程-------基础篇之常用的编码与加密介绍(python和js实现)

目录 一、编码与加密原理1.1 ASCII 编码1.2 详解 Base641.2.1 Base64 的编码过程和计算方法1.2.2 基于编码的反爬虫设计1.2.3 Python自带base64模块实现base64编码解码类封装 1.3 MD5消息摘要算法1.3.1 MD5 介绍1.3.2 Python实现md5以及其他常用消息摘要算法封装 1.4 对称加密与…

搭建和配置Stable Diffusion环境,超详细的本地部署教程

跃然纸上的创意、瞬息万变的想象,Stable Diffusion以AI的力量赋予您无限创作可能。在这篇详尽的本地部署教程中,我们将携手走进Stable Diffusion的世界,从零开始,一步步搭建和配置这个强大的深度学习环境。无论您是热衷于探索AI艺…

Large Language Models for Test-Free Fault Localization

基本信息 这是24年2月发表在ICSE 24会议(CCF A)的一篇文章,作者团队来自美国卡内基梅隆大学。 博客创建者 武松 作者 Aidan Z.H. Yang,Claire Le Goues,Ruben Martins,Vincent J. Hellendoorn 标签 …

网络安全:绕过 MSF 的一次渗透测试

这次渗透的主站是 一个 DiscuzDiscuz!3.4 的搭建 违法招 piao 网站, 配置有宝塔 WAF 用 Discuz!ML 3.X 的漏洞进行攻击,但是没有成功 现主站外链会有一个发卡网,引导人们来这充值,是 某某发卡网,而且域名指向也是主站…

自动驾驶框架 UniAD环境部署

感谢大佬们的开源工作 UniAD-github地址-YYDS更多bev算法部署参考如果您觉得本帖对您有帮助,感谢您一键三连支持一波^_^ 统一自动驾驶框架 (UniAD) ,第一个将全栈驾驶任务整合到一个深度神经网络中的框架,并可以发挥每个子任务以及各个模块的…

GZIP格式解析和Deflate静态Huffman解压缩

GZIP是封装了Deflate压缩的格式文件,Deflate使用了无压缩、HuffmanLZ77进行压缩,Huffman包括静态Huffman和动态Huffman。 Java实现了GZIP格式解析,静态Huffman解压缩,CRC32校验 gzip文件格式解析代码: BinaryInputSt…

浅谈 HTTPS

文章目录 HTTPS 简介HTTPS 特点与 HTTP 的区别HTTPS 工作流程1. 服务端生成密钥对2. 服务端申请数字证书3. 服务端发送数字证书4. 客户端验证数字证书5. 客户端解析证书内容6. 客户端传送加密信息7. 服务端解密信息8. 双方协商生成会话密钥并交换9. 使用会话密钥进行通信 总结 …

数据挖掘之基于K近邻算法的原油和纳斯达克股票数据预测分析

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 一、项目背景 在当今日益复杂的金融市场中,准确地预测原油价格和纳斯达克股票市场的走势对于投资者、政…

【STM32】快速使用F407通用定时器输出可变PWM

网上的文章太啰嗦,这里直接开始。 使用的是STM32CubeIDE,HAL。以通用定时器TIM12在 通道2上输出1KHz的PWM为例。 要确定输出的引脚、定时器连接在哪里。 TIM2、3、4、5、12、13、14在APB1上,最大计数频率84M。 TIM1、8、9、10、11在APB2…