cleaned_data - их «очистки» - нормализации до согласованного формата.

-

По сути дела в этом видео произошло склеивание материала в голове с ранее из учеными методами is_valid(), is_bound(), по сути мы изучали детали cleaned_data, что конкретно делает на примерах в jupyter, но и по ходу перечислили ранее изученные методы и чувствуете, ......бац. вся логика, как на ладони. Все просто.

`cleaned_data` - их «очистки» - нормализации до согласованного формата.

вводить данные для определенного поля в различными способами, всегда приводящими к стабильному результату.

Хранитель полей.

Согласитесь, то что написал не очень понятно новичку. а вот те кто посмотрел урок и увидел собственными глазами, думаю воскликнул, Боже. как все просто....

Быстрее смотрите урок.

Мы проработали в jupyter все детали работы cleaned_data, теперь мы точно знаем зачем нам это нужно.

Ниже код - это памятка, человеку, который первый раз её видит, она ничего не скажет, так как нужно проработать каждый шаг в jupyter, а вот тем кто проработал, точно понятно для чего и где её использовать. Я выложил лишь для того, что бы было понятно, детали понимать важно. Такие вещи рассматриваются один раз и запоминаются на всегда, даже если мы позабудем, то нам достаточно взглянуть на документацию, как моментально все всплывет в памяти, так как это уже был наш опыт.

-

В этом видео я показал принцип обучения на примере полей форм(у нас так везде).

Крутой способ изучения Django 4 с нуля.

-

cleaned_data - «очистки» полей - нормализации до согласованного формата. Есть несколько тонкостей.

вводить данные для определенного поля в различными способами, всегда приводящими к стабильному результату.

Хранитель полей.

cleaned_data делает:

• выводит список полей, ключ значение.

{'subject': '77',
 'message': 'Hi, Marina',
 'sender': 'email@mail.ru',
 'cc_myself': False}

• не выводит поля в которых есть исключения.

как в нашем примере:

{'date_creation': ['Дата отправки должна быть сегодняшним днем, день в день']}

• умеет опредлять пустое значение поля.

{'date_creation': None,
 ....................
}

• Хранитель полей, мы можем дописать настройки в наши данные, но cleaned_data выведит только поля, для производства, настройки не выведит. ЭТо залог того, что поля всегда будут выводится верно.

data = {............
        ................
        "extra_field_1": "foo", # это не поле

        }

# в выводе мы не видим эту настройку

{'date_creation': None,
 'subject': '77',
 'message': 'Hi, Marina',
 'sender': 'email@mail.ru',
 'cc_myself': False}

• Если в поле указано required=False (поле может оставаться не заполненным)

subject = forms.CharField(max_length=100, required=False)

то, cleaned_data включит его в поля, с указанием что значение по умолчанию пустая строка.

{.............
 'subject': '', # значение по умолчанию пустая строка.
 ................
}

Ну что ж после предыдущих двух уроков, нам уже понятно, что и зачем мы пишем.

Давайте продолжим писать функцию с cleaned_data c полным понимаем.

Научимся писать функции для формы и немного познакомимся с библиотекой email. Будем рассуждать логически.

Никогда не бойтесь исключений, пишите, просто пишите из логики. не просто так, а из логики, все остальное поправится по ходу.