Если вы используете SQL Server , вы можете создать повторяющееся задание , которое обновляет столбец NextDueDate
. Или найти что-то подобное в вашей соответствующей базе данных SQL. В противном случае вы можете создать простую службу на C #, которая делает то же самое.
Мне интересно, хотя было бы лучше иметь две таблицы, одну для Contracts
и одну для Bills
с отношением от 1 до многих. Поэтому, если контракт был создан в течение 1 года с 12 месячными платежами, вы должны генерировать строки 1 Contract
и 12 Bill
и иметь булевский столбец с именем IsPaid
для таблицы Bills
. Таким образом, у вас есть прослеживаемость для каждого ожидаемого обслуживания или счета.
Затем у вас может быть представление, в котором есть столбцы с данными Contract
, и вычисленный столбец NextDueDate
, который получает расчет соответствующих счетов, упорядоченных по дате, самая низкая, чем текущая дата.
Особенности нарезки Python довольно обширны.
синтаксис выглядит так: SOME_STRING[start:stop:step]
.
Таким образом, в основном вы можете использовать его в значительной степени, как вам нравится.
Я хотел бы прокомментировать это в вашем комментарии, но, к сожалению, мне не хватает rep:)
Мне не нравится Django, поэтому я показываю несколько вариантов на простом Python, учитывая коллекции:
something1 = [1,2,3,4]
something2 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
Вы можете получить доступ к объектам по индексу (не то же самое, что индекс базы данных):
i = 1
for e1 in something1:
print(e1)
i += 1
for i2 in range(i,len(something2)):
print(something2[i2])
Или нарезать последнюю коллекцию:
for e1 in something1:
print(e1)
for e2 in something2[len(something1):-1]:
print(e2)
Конечно, последняя коллекция должна быть самой длинной.