API Bulletproof Django pour un projet TMS
Présentation
Ce tutoriel vous guide dans la création d'une application Web de base à l'aide de Django et Django REST Framework (DRF). L'application gérera une collection de livres, permettant des opérations CRUD (Créer, Lire, Mettre à jour, Supprimer) via une API REST.
Prérequis
- Python 3.8 ou supérieur.
- Connaissance fondamentale de Python et Django.
- pip (installateur du package Python).
- Familiarité avec la configuration de l'environnement virtuel (par exemple,
venv
).
Étape 1 : Configuration de l'environnement
Configuration de VM recommandée :
- RAM : 8 Go
- Processeurs : 4 cœurs (8 threads)
- Stockage : 100 Go
- Réseau : Bridged Networking (pour une IP unique) ou NAT (pour l'accès à Internet via l'hôte).
Configuration de la VM :
- Téléchargez l'image
ubuntu-22.04-server-cloudimg-amd64.ova
à partir d'une source fiable (comme le site officiel Ubuntu). - Ouvrez votre VMware Workstation, Fusion ou ESXi et importez le fichier OVA. Suivez les instructions à l'écran.
- Nommez votre VM (par exemple,
TMS_VM
). - Configurez la mémoire, les processeurs, le disque dur et les paramètres réseau de la VM conformément aux recommandations ci-dessus.
Configuration du serveur Ubuntu 22.04 :
-
Démarrez la VM.
-
Connectez-vous et mettez à jour le système :
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
-
Installer les outils essentiels :
sudo apt install git python3 python3.10-venv python3-pip python3-venv git build-essential -y
-
Créer un utilisateur : les commandes suivantes créent un utilisateur nommé
django
avec les autorisations appropriées. N'oubliez pas de remplacer"your_email@example.com"
par votre adresse e-mail réelle.sudo groupadd bulletproof sudo adduser django sudo usermod -aG bulletproof django
Copier après la connexion -
Créer un répertoire de projet :
mkdir /home/django/projects
-
Ajustez la propriété et les autorisations du groupe :
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
Copier après la connexion
Configuration du code VS (à distance-SSH) :
Installez les extensions Python, Pylance, Flake8, Black et Django dans VS Code. Assurez-vous que Flake8 et Black sont également installés sur la VM à l'aide de pip. Configurez VS Code pour utiliser l'interpréteur Python de l'environnement virtuel et activer le peluchage et le formatage. Créez des fichiers pyproject.toml
et .flake8
pour la configuration (voir exemples dans le document original).
Configuration Python :
-
Créez un environnement virtuel :
mkdir tms && cd tms python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate # (env\Scripts\activate on Windows)
Copier après la connexion -
Installer Django et DRF :
pip install django djangorestframework
-
Créer un projet Django :
django-admin startproject tms .
-
Exécutez le serveur de développement :
python manage.py runserver 0.0.0.0:8000
Si vous rencontrez une erreur
DisallowedHost
, ajoutez l'adresse IP de votre serveur àALLOWED_HOSTS
danssettings.py
.
Configuration du référentiel Git :
- Créez des fichiers
README.md
,requirements.txt
(à l'aide depip freeze > requirements.txt
),LICENSE
et.gitignore
. - Générez une clé SSH :
ssh-keygen -t ed25519 -C "your_email@example.com"
. Ajoutez la clé publique à votre compte GitHub. - Initialisez le dépôt Git :
git init
- Ajouter un référentiel distant :
git remote add origin git@github.com:username/repository.git
- Commitez et poussez vos modifications :
git add .
,git commit -m "Initial commit"
,git push -u origin main
Instantané de la VM :
Créez un instantané de votre VM après la configuration initiale à l'aide de la fonctionnalité d'instantané de VMware. Nommez-le de manière descriptive, comme "InitialSetup".
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
