Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Bulletproof Django API für ein TMS-Projekt

Bulletproof Django API für ein TMS-Projekt

Jan 19, 2025 pm 10:14 PM

Bulletproof Django API for a TMS project

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:

  1. Laden Sie das ubuntu-22.04-server-cloudimg-amd64.ova-Image von einer zuverlässigen Quelle herunter (wie der offiziellen Ubuntu-Website).
  2. Öffnen Sie Ihre VMware Workstation, Fusion oder ESXi und importieren Sie die OVA-Datei. Befolgen Sie die Anweisungen auf dem Bildschirm.
  3. Benennen Sie Ihre VM (z. B. TMS_VM).
  4. Konfigurieren Sie den Speicher, die Prozessoren, die Festplatte und die Netzwerkeinstellungen der VM gemäß den oben genannten Empfehlungen.

Ubuntu 22.04 Serverkonfiguration:

  1. Starten Sie die VM.

  2. Einloggen und das System aktualisieren: sudo apt update && sudo apt upgrade -y

  3. Installieren Sie wichtige Tools: sudo apt install git python3 python3.10-venv python3-pip python3-venv git build-essential -y

  4. 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
  5. Erstellen Sie ein Projektverzeichnis: mkdir /home/django/projects

  6. 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:

  1. 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
  2. Django und DRF installieren: pip install django djangorestframework

  3. Erstellen Sie ein Django-Projekt: django-admin startproject tms .

  4. 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 zu ALLOWED_HOSTS in settings.py hinzu.

Git-Repository-Setup:

  1. Erstellen Sie README.md, requirements.txt (mit pip freeze > requirements.txt), LICENSE und .gitignore-Dateien.
  2. Generieren Sie einen SSH-Schlüssel: ssh-keygen -t ed25519 -C "your_email@example.com". Fügen Sie den öffentlichen Schlüssel zu Ihrem GitHub-Konto hinzu.
  3. Git-Repository initialisieren: git init
  4. Remote-Repository hinzufügen: git remote add origin git@github.com:username/repository.git
  5. 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!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - So erhalten und verwenden Sie Royal Keys
4 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Fusionssystem, erklärt
4 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Flüstern des Hexenbaum
3 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen

Java-Tutorial
1672
14
PHP-Tutorial
1277
29
C#-Tutorial
1257
24
Python vs. C: Lernkurven und Benutzerfreundlichkeit Python vs. C: Lernkurven und Benutzerfreundlichkeit Apr 19, 2025 am 12:20 AM

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.

Python lernen: Ist 2 Stunden tägliches Studium ausreichend? Python lernen: Ist 2 Stunden tägliches Studium ausreichend? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

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 vs. C: Erforschung von Leistung und Effizienz erforschen Python vs. C: Erforschung von Leistung und Effizienz erforschen Apr 18, 2025 am 12:20 AM

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 vs. C: Verständnis der wichtigsten Unterschiede Python vs. C: Verständnis der wichtigsten Unterschiede Apr 21, 2025 am 12:18 AM

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.

Welches ist Teil der Python Standard Library: Listen oder Arrays? Welches ist Teil der Python Standard Library: Listen oder Arrays? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

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

Python: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung Python: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung Apr 16, 2025 am 12:14 AM

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.

Python für wissenschaftliches Computer: Ein detailliertes Aussehen Python für wissenschaftliches Computer: Ein detailliertes Aussehen Apr 19, 2025 am 12:15 AM

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.

Python für die Webentwicklung: Schlüsselanwendungen Python für die Webentwicklung: Schlüsselanwendungen Apr 18, 2025 am 12:20 AM

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

See all articles