搭建Python的Django框架环境并建立和运行第一个App的教程
Django是python中目前风靡的Web Framework, 那么什么叫做Framework呢, 框架能够帮助你把程序的整体架构搭建好, 而我们所需要做的工作就是填写逻辑, 而框架能够在合适的时候调用你写的逻辑, 而不需要我们自己去调用逻辑, 让Web开发变的更敏捷.
Django是一个高级Python Web框架, 鼓励快速,简洁, 以程序设计的思想进行开发. 通过使用这个框架, 可以减少很多开发麻烦, 使你更专注于编写自己的app, 而不需要重复造轮子. Django免费并且开源.
Django特点:
- 完全免费并开源源代码
- 快速高效开发
- 使用MTV架构(熟悉Web开发的应该会说是MVC架构)
- 强大的可扩展性.
- Django工作方式
Django安装
安装最新版的Django版本
#安装最新版本的Django $ pip install django #或者指定安装版本 pip install -v django==1.7.1
项目创建
现在正式开始吧, 我们创建一个名为my_blog的Django项目。
创建项目的指令如下:
$ django-admin.py startproject my_blog
现在来看一下整个项目的文件结构:
$ tree my_blog #打印树形文件结构
my_blog ├── manage.py └── my_blog ├── __init__.py ├── settings.py ├── urls.py └── wsgi.py 1 directory, 5 files
建立Django app
在Django中的app我认为就是一个功能模块, 与其他的web框架可能有很大的区别, 将不能功能放在不同的app中, 方便代码的复用。
建立一个article app:
$ python manage.py startapp article
现在让我们重新看一下整个项目的结构
── article │ ├── __init__.py │ ├── admin.py │ ├── migrations │ │ └── __init__.py │ ├── models.py │ ├── tests.py │ └── views.py ├── db.sqlite3 ├── manage.py ├── my_blog ├── __init__.py ├── __pycache__ │ ├── __init__.cpython-34.pyc │ ├── settings.cpython-34.pyc │ ├── urls.cpython-34.pyc │ └── wsgi.cpython-34.pyc ├── settings.py ├── urls.py └── wsgi.py
并在my_blog/my_blog/setting.py下添加新建app
INSTALLED_APPS = ( ... 'article', #这里填写的是app的名称 )
运行程序
$ python manage.py runserver #启动Django中的开发服务器
#如果运行上面命令出现以下提示 You have unapplied migrations; your app may not work properly until they are applied. Run 'python manage.py migrate' to apply them. #请先使用下面命令 python manage.py migrate #输出如下信息 Operations to perform: Apply all migrations: contenttypes, sessions, admin, auth Running migrations: Applying contenttypes.0001_initial... OK Applying auth.0001_initial... OK Applying admin.0001_initial... OK Applying sessions.0001_initial... OK
运行成功后,会显示如下信息
#重新运行启动Django中的开发服务器 $ python manage.py runserver
#运行成功显示如下信息 System check identified no issues (0 silenced). December 21, 2014 - 08:56:00 Django version 1.7.1, using settings 'my_blog.settings' Starting development server at http://127.0.0.1:8000/ Quit the server with CONTROL-C.
现在可以启动浏览器, 输入http://127.0.0.1:8000/, 当出现
说明你成功走出了第一步!
命令梳理:
python manage.py <command> [options] #Django Command python manange.py -h帮助文档 django-admin.py startproject my_blog #创建项目 python manage.py startapp article #创建app

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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

Lors de l'installation de Pytorch sur le système CentOS, vous devez sélectionner soigneusement la version appropriée et considérer les facteurs clés suivants: 1. Compatibilité de l'environnement du système: Système d'exploitation: Il est recommandé d'utiliser CentOS7 ou plus. CUDA et CUDNN: La version Pytorch et la version CUDA sont étroitement liées. Par exemple, Pytorch1.9.0 nécessite CUDA11.1, tandis que Pytorch2.0.1 nécessite CUDA11.3. La version CUDNN doit également correspondre à la version CUDA. Avant de sélectionner la version Pytorch, assurez-vous de confirmer que des versions compatibles CUDA et CUDNN ont été installées. Version Python: branche officielle de Pytorch

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.
