


La route vers les meilleures pratiques de développement Web avec Python et Django : un guide
Le chemin vers les meilleures pratiques de développement Web avec Python et Django : un guide
Python et Django sont l'une des technologies de développement Web les plus populaires actuellement disponibles. Python est un langage de programmation de haut niveau et Django est un framework Web pour Python utilisé pour créer des applications Web efficaces et évolutives. Cet article explique comment suivre les meilleures pratiques pour le développement Web Python et Django.
1. Écrivez du code réutilisable
Python et Django sont tous deux hautement évolutifs et réutilisables. Lorsque vous écrivez du code, pensez à encapsuler autant de fonctionnalités et de méthodes que possible dans des modules et des fonctions réutilisables. Cela peut réduire la redondance du code et améliorer la lisibilité et la maintenabilité du code.
2. Suivez la spécification PEP 8
PEP 8 est le guide de style de codage de Python, conçu pour améliorer la lisibilité du code. Suivre la spécification PEP 8 rend votre code plus facile à comprendre et à déboguer. Lorsque vous écrivez du code, vous devez toujours faire attention aux détails tels que l'indentation, les commentaires et les conventions de dénomination.
3. Utiliser l'environnement virtuel
L'environnement virtuel est un outil très utile en Python. Il vous permet de maintenir plusieurs environnements Python sur le même ordinateur et facilite l'installation et la gestion des dépendances. L'utilisation d'un environnement virtuel évite les conflits avec d'autres applications ou packages Python dans le système d'exploitation.
4. Utiliser le contrôle de version
Le contrôle de version est un aspect indispensable du développement web. Git est l'un des systèmes de contrôle de version les plus populaires et est largement utilisé dans les projets Django. Utilisez le contrôle de version pour gérer facilement la version de votre code et l'historique des modifications, ainsi que pour organiser et coordonner efficacement le travail d'équipe.
5. Restez en sécurité
La sécurité des applications Web est très importante. Pendant le processus de développement, les problèmes de sécurité potentiels doivent toujours être pris en compte et des mesures appropriées doivent être prises pour prévenir les attaques. Par exemple, utilisez le protocole HTTPS et écrivez du code sécurisé pour empêcher les attaques par injection SQL et par scripts intersites.
6. Tests
Les tests sont cruciaux pour toute application web. Dans Django, le framework de test est très puissant et peut aider les développeurs à écrire et exécuter facilement des cas de test et à automatiser le processus de test. Des cas de test correctement rédigés peuvent aider les développeurs à identifier les erreurs et vulnérabilités potentielles et à garantir l'exactitude et la stabilité de l'application.
7. Optimiser les performances
La performance est un facteur extrêmement important dans une application web. Dans Django, il existe de nombreuses façons d'optimiser les performances de votre application, telles que l'utilisation de la mise en cache, l'écriture de requêtes de base de données efficaces et l'utilisation du traitement des tâches asynchrones. L'optimisation des performances peut améliorer considérablement la réactivité des applications et l'expérience utilisateur.
Résumé :
Dans le développement Web Python et Django, suivre les meilleures pratiques peut rendre les applications plus lisibles, maintenables, évolutives et sécurisées. Dans le même temps, les meilleures pratiques en matière d'écriture de code réutilisable, d'utilisation d'environnements virtuels, d'utilisation du contrôle de version, de maintien de la sécurité, de tests et d'optimisation des performances doivent être strictement suivies. En adoptant ces normes contraignantes, les développeurs peuvent créer des applications Web efficaces, robustes et évolutives.
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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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.

Une formation efficace des modèles Pytorch sur les systèmes CentOS nécessite des étapes, et cet article fournira des guides détaillés. 1. Préparation de l'environnement: Installation de Python et de dépendance: le système CentOS préinstalle généralement Python, mais la version peut être plus ancienne. Il est recommandé d'utiliser YUM ou DNF pour installer Python 3 et Mettez PIP: sudoyuMupDatePython3 (ou sudodnfupdatepython3), pip3install-upradepip. CUDA et CUDNN (accélération GPU): Si vous utilisez Nvidiagpu, vous devez installer Cudatool

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.

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:

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.

YII est un cadre PHP haute performance conçu pour un développement rapide et une génération de code efficace. Ses fonctionnalités principales incluent: MVC Architecture: YII adopte l'architecture MVC pour aider les développeurs à séparer la logique d'application et à rendre le code plus facile à maintenir et à développer. Componentilation et génération de code: grâce à la composontisation et à la génération de code, YII réduit le travail répétitif des développeurs et améliore l'efficacité de développement. Optimisation des performances: YII utilise des technologies de chargement de latence et de mise en cache pour assurer un fonctionnement efficace sous des charges élevées et fournit de puissantes capacités ORM pour simplifier les opérations de base de données.

Lors de la sélection d'une version Pytorch sous CentOS, les facteurs clés suivants doivent être pris en compte: 1. CUDA Version Compatibilité GPU Prise en charge: si vous avez NVIDIA GPU et que vous souhaitez utiliser l'accélération GPU, vous devez choisir Pytorch qui prend en charge la version CUDA correspondante. Vous pouvez afficher la version CUDA prise en charge en exécutant la commande nvidia-SMI. Version CPU: Si vous n'avez pas de GPU ou que vous ne souhaitez pas utiliser de GPU, vous pouvez choisir une version CPU de Pytorch. 2. Version Python 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.
