Bulletproof Django API für ein TMS-Projekt
Einführung
Dieses Tutorial führt Sie durch die Erstellung einer einfachen Webanwendung mit Django und Django REST Framework (DRF). Die Anwendung verwaltet eine Buchsammlung und ermöglicht CRUD-Vorgänge (Erstellen, Lesen, Aktualisieren, Löschen) über eine REST-API.
Voraussetzungen
- Python 3.8 oder höher.
- Grundlagenkenntnisse in Python und Django.
- pip (Python-Paketinstallationsprogramm).
- Vertrautheit mit der Einrichtung virtueller Umgebungen (z. B.
venv
).
Schritt 1: Umgebungseinrichtung
Empfohlene VM-Konfiguration:
- RAM:8 GB
- Prozessoren: 4 Kerne (8 Threads)
- Speicher: 100 GB
- Netzwerk: Bridged Networking (für eine eindeutige IP) oder NAT (für Internetzugang über den Host).
VM-Setup:
- Laden Sie das
ubuntu-22.04-server-cloudimg-amd64.ova
-Image von einer zuverlässigen Quelle herunter (wie der offiziellen Ubuntu-Website). - Öffnen Sie Ihre VMware Workstation, Fusion oder ESXi und importieren Sie die OVA-Datei. Befolgen Sie die Anweisungen auf dem Bildschirm.
- Benennen Sie Ihre VM (z. B.
TMS_VM
). - Konfigurieren Sie den Speicher, die Prozessoren, die Festplatte und die Netzwerkeinstellungen der VM gemäß den oben genannten Empfehlungen.
Ubuntu 22.04 Serverkonfiguration:
-
Starten Sie die VM.
-
Einloggen und das System aktualisieren:
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
-
Installieren Sie wichtige Tools:
sudo apt install git python3 python3.10-venv python3-pip python3-venv git build-essential -y
-
Benutzer erstellen: Die folgenden Befehle erstellen einen Benutzer namens
django
mit den entsprechenden Berechtigungen. Denken Sie daran,"your_email@example.com"
durch Ihre tatsächliche E-Mail-Adresse zu ersetzen.sudo groupadd bulletproof sudo adduser django sudo usermod -aG bulletproof django
Nach dem Login kopieren -
Erstellen Sie ein Projektverzeichnis:
mkdir /home/django/projects
-
Gruppenbesitz und Berechtigungen anpassen:
sudo chown :bulletproof /home/django/projects sudo chmod 775 /home/django/projects sudo usermod -d /home/django/projects django sudo chown django:bulletproof /home/django/projects su - django
Nach dem Login kopieren
VS-Code-Setup (Remote-SSH):
Installieren Sie die Erweiterungen Python, Pylance, Flake8, Black und Django in VS Code. Stellen Sie mithilfe von pip sicher, dass Flake8 und Black auch auf der VM installiert sind. Konfigurieren Sie VS Code für die Verwendung des Python-Interpreters der virtuellen Umgebung und aktivieren Sie Linting und Formatierung. Erstellen Sie pyproject.toml
- und .flake8
-Dateien zur Konfiguration (siehe Beispiele im Originaldokument).
Python-Setup:
-
Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung:
mkdir tms && cd tms python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate # (env\Scripts\activate on Windows)
Nach dem Login kopieren -
Django und DRF installieren:
pip install django djangorestframework
-
Erstellen Sie ein Django-Projekt:
django-admin startproject tms .
-
Führen Sie den Entwicklungsserver aus:
python manage.py runserver 0.0.0.0:8000
Wenn ein
DisallowedHost
-Fehler auftritt, fügen Sie die IP-Adresse Ihres Servers zuALLOWED_HOSTS
insettings.py
hinzu.
Git-Repository-Setup:
- Erstellen Sie
README.md
,requirements.txt
(mitpip freeze > requirements.txt
),LICENSE
und.gitignore
-Dateien. - Generieren Sie einen SSH-Schlüssel:
ssh-keygen -t ed25519 -C "your_email@example.com"
. Fügen Sie den öffentlichen Schlüssel zu Ihrem GitHub-Konto hinzu. - Git-Repository initialisieren:
git init
- Remote-Repository hinzufügen:
git remote add origin git@github.com:username/repository.git
- Übernehmen und pushen Sie Ihre Änderungen:
git add .
,git commit -m "Initial commit"
,git push -u origin main
VM-Snapshot:
Erstellen Sie nach der Ersteinrichtung mithilfe der Snapshot-Funktionalität von VMware einen Snapshot Ihrer VM. Benennen Sie es mit einem aussagekräftigen Namen, etwa „InitialSetup“.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBulletproof Django API für ein TMS-Projekt. 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
