


Warum erhalte ich einen 404-Fehler, wenn ich versuche, auf meine hochgeladenen Django-Mediendateien zuzugreifen, obwohl MEDIA_ROOT und MEDIA_URL festgelegt sind?
Fehlerbehebung bei der Bereitstellung von Django-Mediendateien mit MEDIA_URL und MEDIA_ROOT
Beim Versuch, ein Bild über die Django-Administratoroberfläche hochzuladen und über eine URL darauf zuzugreifen oder im Frontend kann der frustrierende 404-Fehler auftreten, wenn Ihre Einstellungen nicht richtig konfiguriert sind.
MEDIA_ROOT- und MEDIA_URL-Einstellungen
Zum Speichern hochgeladener Mediendateien verwendet Django zwei Einstellungen: MEDIA_ROOT, das den Pfad zum physischen Verzeichnis angibt, in dem die Dateien gespeichert werden, und MEDIA_URL, das das URL-Präfix ist, das für den Zugriff auf die Dateien im Web verwendet wird.
In Ihrem Fall, wo Sie haben Wenn Sie MEDIA_ROOT auf /home/dan/mysite/media/ und MEDIA_URL auf /media/ setzen, könnte es so aussehen, als wäre alles korrekt eingerichtet. Sie können jedoch immer noch nicht auf die hochgeladene Datei zugreifen, bis Sie URL-Muster für die Bereitstellung dieser Dateien konfiguriert haben.
Bereitstellen statischer Dateien in der Entwicklung
Bei lokaler Entwicklung mit Django, die Bereitstellung statischer Dateien wie Bilder ist unerlässlich. In der Produktion möchten Sie jedoch normalerweise Ihren Webserver (z. B. Apache oder Nginx) für die statische Dateibereitstellung konfigurieren.
Für die Entwicklung stellt Django die Funktion django.views.static.serve bereit, die verwendet werden kann um Dateien aus einem angegebenen Verzeichnis bereitzustellen. Um dies in Ihr Django-Projekt zu integrieren, befolgen Sie diese Schritte:
-
Aktualisieren Sie Ihre Einstellungen:
- Für Django >= 1.7, Fügen Sie urlpatterns = static(settings.MEDIA_URL, document_root=settings.MEDIA_ROOT) zu Ihrer urls.py-Datei hinzu.
- Fügen Sie für Django <= 1.6 diesen Block innerhalb eines if-settings.DEBUG:-Blocks in Ihren URLs hinzu. py-Datei:
from django.conf import settings if settings.DEBUG: # static files (images, css, javascript, etc.) urlpatterns += patterns('', (r'^media/(?P
.*)$', 'django.views.static.serve', { 'document_root': settings.MEDIA_ROOT}))
Dadurch wird sichergestellt, dass Django statische Dateien aus dem MEDIA_ROOT-Verzeichnis bereitstellt, wenn DEBUG True ist (was normalerweise bei der lokalen Entwicklung der Fall ist).
Auf das Bild zugreifen
Wenn die URL-Muster korrekt konfiguriert sind, können Sie jetzt auf das hochgeladene Bild zugreifen, indem Sie das URL-Präfix MEDIA_URL gefolgt vom Pfad zur Datei verwenden. In Ihrem Fall würden Sie auf das Bild unter http://127.0.0.1:8000/media/images/myimage.png.
zugreifenDas obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum erhalte ich einen 404-Fehler, wenn ich versuche, auf meine hochgeladenen Django-Mediendateien zuzugreifen, obwohl MEDIA_ROOT und MEDIA_URL festgelegt sind?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
