Was ist die Architektur von Django?
Meine erste Begegnung mit dieser Frage war nicht während meiner Django-Lernphase, sondern während eines Praktikumsinterviews nach dem Lernen. Ich konnte es damals leider nicht beantworten, aber jetzt kann ich es.
Jedes Django-Projekt basiert auf der MVT-Architektur. MVT steht für Modell, Vorlage, Ansicht. Diese drei Komponenten sind grundlegend. Lassen Sie uns jeden im Detail untersuchen.
Modell:
Ein Modell ist eine Python-Klasse, die eine Datenbanktabelle darstellt. Django verwendet diese Klassen, um Daten innerhalb der Datenbank der Website zu strukturieren. Alle Django-Modelle erben von django.db.models.Model
. Die Attribute jedes Modells definieren die Felder der Tabelle.
Ansicht:
Die Ansicht ist eine Funktion oder Klasse, die HTTP-Anfragen von Clients verarbeitet und entsprechende Antworten (HTML, JSON usw.) zurückgibt. Django unterstützt sowohl funktionsbasierte als auch klassenbasierte Ansichten.
Ansichten empfangen URL-Pfade, Abfrageparameter und Anforderungstexte, verwenden diese Daten, um CRUD-Vorgänge durchzuführen (falls erforderlich) und Antworten zu generieren.
Vorlage:
Eine Django-Vorlage ist eine HTML-Datei, die das Layout und den Inhalt der Webseite definiert und die Vorlagensprache von Django enthält. Diese Sprache ermöglicht das dynamische Einfügen von Daten. Die Ansicht liefert diese dynamischen Daten, die häufig Projektmodellinformationen widerspiegeln.
MVT vs. MVC:
Djangos MVT ist eine Variation der beliebten MVC (Model, View, Controller) Architektur. Während das Modell in beiden Fällen ähnlich ist:
- Modell (MVT/MVC): Verarbeitet Daten und Geschäftslogik.
- Ansicht (MVT): Verwaltet die Anforderungsverarbeitung und Antwortgenerierung. Dies unterscheidet sich von der Ansicht von MVC, die sich ausschließlich auf UI-Elemente konzentriert.
- Ansicht (MVC): Hauptsächlich verantwortlich für UI-Elemente.
- Controller (MVC): Verwaltet die Anforderungslogik und Benutzereingaben, ähnlich der Rolle der Ansicht in MVT.
Diese Übersicht soll ein solides Verständnis der Architektur von Django vermitteln. Gerne können Sie weitere Fragen stellen.
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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

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.
