So erstellen Sie Django in Python
Wie erstelle ich Django mit Python? Hier sind die spezifischen Schritte für Sie:
1. Erstellen Sie ein Django-Projekt in der Befehlszeile (Windows-Plattform, Python3.6)
1. Richten Sie eine virtuelle Umgebung ein (erstellen Sie eine unabhängige Python-Laufumgebung)
Erstellen Sie ein neues Verzeichnis learning_log für das Projekt, wechseln Sie in dieses Verzeichnis im Terminal und erstellen Sie eine virtuelle Umgebung.
Hier wird das Modul venv ausgeführt und verwendet, um eine virtuelle Umgebung namens ll_env zu erstellen.
Hinweis: Wenn Python eine frühere Version ist, installieren Sie zuerst virtualenv (pip3 install virtualenv) und erstellen Sie dann eine virtuelle Umgebung (virtualenv ll_env)
2. Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung
Befehl zum Aktivieren: ll_envScriptsactivate
Befehl zum Beenden der Verwendung der virtuellen Umgebung: deaktivieren
3. Installieren Sie Django in der virtuellen Umgebung
Führen Sie den Befehl in der virtuellen Umgebung aus: pip3 install Django
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Erstellen Sie ein Projekt in Django
Befehl: django-admin.py startproject learning_log (Lassen Sie Django erstellen ein neues Projekt namens learning_log Project)
Befehle: dir und dir learning_log (Verzeichnisdateien in Dateien anzeigen)
5 Datenbank
Befehl: python manage.py migrate
Projekt anzeigen
Befehl: python manage.py runserver
Geben Sie http://127.0.0.1:8000/ oder http://localhost:8000/
2. Verwenden Sie Pycharm, um ein Django-Projekt unter Windows zu erstellen
3. Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung und erstellen Sie ein Projekt in Pycharm
1. Virtualenv installierenGeben Sie das Unterverzeichnis „Scripts“ im Verzeichnis „mysite_env“ ein und führen Sie den Befehl „activate“ aus, um die virtuelle Umgebung zu aktivieren. Die Befehlszeile beginnt zu diesem Zeitpunkt mit (mysite_env). Führen Sie den Befehl pip3 install django aus, um automatisch die neueste Version von Django und die einzige abhängige Bibliothek pytz zu installieren
Wenn Sie die virtuelle Umgebung verlassen müssen, können Sie Folgendes verwenden: der Deaktivierungsbefehl
3. Erstellen Sie ein Projekt
Wählen Sie links wie gezeigt Django aus und legen Sie dann den Projektspeicherort im Verzeichnis auf der gleichen Ebene wie die virtuelle Umgebung fest ist, E:testcodeDjango_course. Der Projektname verwendet die internationale Konvention mysite . Klicken Sie rechts auf die Interpreter-Auswahlmarkierung, suchen Sie dann in der Popup-Oberfläche den Speicherort der gerade erstellten virtuellen Umgebung und schließen Sie sie ab.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo erstellen Sie Django in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Effizientes Training von Pytorch -Modellen auf CentOS -Systemen erfordert Schritte, und dieser Artikel bietet detaillierte Anleitungen. 1.. Es wird empfohlen, YUM oder DNF zu verwenden, um Python 3 und Upgrade PIP zu installieren: Sudoyumupdatepython3 (oder sudodnfupdatepython3), PIP3Install-upgradepip. CUDA und CUDNN (GPU -Beschleunigung): Wenn Sie Nvidiagpu verwenden, müssen Sie Cudatool installieren

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Bei der Auswahl einer Pytorch -Version unter CentOS müssen die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigt werden: 1. Cuda -Version Kompatibilität GPU -Unterstützung: Wenn Sie NVIDIA -GPU haben und die GPU -Beschleunigung verwenden möchten, müssen Sie Pytorch auswählen, der die entsprechende CUDA -Version unterstützt. Sie können die CUDA-Version anzeigen, die unterstützt wird, indem Sie den Befehl nvidia-smi ausführen. CPU -Version: Wenn Sie keine GPU haben oder keine GPU verwenden möchten, können Sie eine CPU -Version von Pytorch auswählen. 2. Python Version Pytorch

Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort

Die Installation von CentOS-Installationen erfordert die folgenden Schritte: Installieren von Abhängigkeiten wie Entwicklungstools, PCRE-Devel und OpenSSL-Devel. Laden Sie das Nginx -Quellcode -Paket herunter, entpacken Sie es, kompilieren Sie es und installieren Sie es und geben Sie den Installationspfad als/usr/local/nginx an. Erstellen Sie NGINX -Benutzer und Benutzergruppen und setzen Sie Berechtigungen. Ändern Sie die Konfigurationsdatei nginx.conf und konfigurieren Sie den Hörport und den Domänennamen/die IP -Adresse. Starten Sie den Nginx -Dienst. Häufige Fehler müssen beachtet werden, z. B. Abhängigkeitsprobleme, Portkonflikte und Konfigurationsdateifehler. Die Leistungsoptimierung muss entsprechend der spezifischen Situation angepasst werden, z. B. das Einschalten des Cache und die Anpassung der Anzahl der Arbeitsprozesse.
