


Pourquoi est-ce que je reçois une erreur 404 lorsque j'essaie d'accéder à mes fichiers multimédia Django téléchargés même si MEDIA_ROOT et MEDIA_URL sont définis ?
Dépannage du service de fichiers multimédias Django avec MEDIA_URL et MEDIA_ROOT
Lors de la tentative de téléchargement d'une image via l'interface d'administration de Django et d'y accéder via une URL ou sur le frontend, vous pouvez rencontrer l'erreur 404 frustrante si vos paramètres ne sont pas correctement configurés.
Paramètres MEDIA_ROOT et MEDIA_URL
Pour stocker les fichiers multimédias téléchargés, Django utilise deux paramètres : MEDIA_ROOT, qui précise le chemin d'accès au répertoire physique où seront stockés les fichiers, et MEDIA_URL, qui est le préfixe de l'URL utilisé pour accéder aux fichiers sur le web.
Dans votre cas, où vous avez définissez MEDIA_ROOT sur /home/dan/mysite/media/ et MEDIA_URL sur /media/, il peut sembler que tout est configuré correctement. Cependant, vous ne pourrez toujours pas accéder au fichier téléchargé tant que vous n'aurez pas configuré les modèles d'URL pour servir ces fichiers.
Servir des fichiers statiques en développement
Lors du développement local avec Django, servir des fichiers statiques comme des images est essentiel. Cependant, en production, vous souhaitez généralement configurer votre serveur Web (par exemple, Apache ou Nginx) pour gérer le service de fichiers statiques.
Pour le développement, Django fournit la fonction django.views.static.serve qui peut être utilisée pour servir des fichiers à partir d'un répertoire spécifié. Pour l'intégrer dans votre projet Django, suivez ces étapes :
-
Mettez à jour vos paramètres :
- Pour Django >= 1.7, ajoutez urlpatterns = static(settings.MEDIA_URL, document_root=settings.MEDIA_ROOT) à votre fichier urls.py.
- Pour Django <= 1.6, ajoutez ce bloc dans un bloc if settings.DEBUG: dans vos URL. py file :
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}))
Cela garantira que lorsque DEBUG est True (généralement le cas lors du développement local), Django servira les fichiers statiques du répertoire MEDIA_ROOT.
Accès à l'image
Une fois les modèles d'URL configurés correctement, vous pouvez désormais accéder à l'image téléchargée en utilisant le préfixe d'URL MEDIA_URL suivi du chemin d'accès au fichier. Dans votre cas, vous accéderiez à l'image à l'adresse http://127.0.0.1:8000/media/images/myimage.png.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
