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Introduction à Django
Qu'est-ce que Django ?
Django est un framework Web Python de haut niveau conçu pour faciliter le développement rapide de sites Web sécurisés, maintenables et évolutifs. Il a été rendu public pour la première fois en juillet 2005 et est maintenu par la Django Software Foundation[4][5].
Principales fonctionnalités de Django
- Développement rapide : Django suit la philosophie « Batteries incluses », fournissant presque tout ce dont les développeurs ont besoin, prêts à l'emploi. Cela inclut des fonctionnalités prêtes à l'emploi telles que l'authentification des utilisateurs, l'administration de contenu, les plans de site et les flux RSS[2][3][5].
- Réutilisabilité et principe DRY : Django met l'accent sur la réutilisabilité des composants et adhère au principe « Don't Repeat Yourself » (DRY), réduisant ainsi la quantité de code nécessaire[1][2][4].
-
Architecture Model-View-Template (MVT) : Django utilise le modèle MVT, qui consiste en :
- Modèle : représente les données et est généralement défini dans models.py. Il utilise le mappage objet-relationnel (ORM) pour interagir avec la base de données[1][2][4].
- View : gère les requêtes HTTP et renvoie le modèle et le contenu pertinents. Les vues sont définies dans vues.py[1][2][3].
- Modèle : définit la mise en page de la page Web et est généralement un fichier HTML avec des balises Django pour la logique. Les modèles se trouvent dans un dossier de modèles[1][2][5].
Comment fonctionne Django
- Cycle de requête et de réponse : lorsqu'un utilisateur demande une URL, Django vérifie le fichier urls.py pour déterminer quelle vue appeler. La vue utilise ensuite les modèles pertinents pour récupérer les données et envoie ces données à un modèle, qui génère le contenu HTML final[1][2][3].
- Mappage d'URL : Django utilise un mappeur d'URL pour mapper les URL afin d'afficher les fonctions. Ceci est défini dans le fichier urls.py[1][2].
Sécurité et évolutivité
- Sécurité intégrée : Django offre par défaut une protection contre les vulnérabilités Web courantes telles que l'injection SQL, les scripts intersites et la falsification de requêtes intersites[3][4].
- Évolutivité : l'architecture basée sur les composants de Django lui permet d'évoluer facilement en ajoutant du matériel à n'importe quel niveau, comme des serveurs de mise en cache, des serveurs de base de données ou des serveurs d'applications[3][4].
Fonctionnalités supplémentaires
- Interface administrative : Django inclut une interface administrative dynamique générée automatiquement par introspection et configurée via des modèles d'administration[4][5].
- Template Engine : Django utilise son propre langage de modèle et prend en charge des alternatives comme Jinja2. Le moteur de modèle traite le fichier modèle et crée la sortie HTML finale[2][5].
- Communauté et support : Django dispose d'une communauté importante et active et d'une documentation complète, ce qui en fait un framework bien pris en charge[3][5].
Utilisation dans le monde réel
Django est utilisé par plusieurs sites Web de haut niveau, notamment Instagram, Mozilla, Disqus, Bitbucket, Nextdoor et Clubhouse, démontrant sa capacité à gérer des applications Web complexes et à grande échelle[4][5].
Ressources
Pour des informations plus détaillées, vous pouvez vous référer aux ressources suivantes :
- [Introduction à Django - W3Schools][1]
- [Qu'est-ce que Django ? -AWS][2]
- [Introduction à Django - Apprendre le développement web | MDN][3]
- [Django (framework web) - Wikipédia][4]
- [Qu'est-ce que Django ? | IBM][5]
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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.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

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.

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 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.
