


Comment utiliser Python pour écrire la fonction d'adaptation du terminal mobile du système CMS
Comment utiliser Python pour écrire la fonction d'adaptation du terminal mobile du système CMS
Avec le développement rapide de l'Internet mobile, de plus en plus de sites Web doivent être adaptés sur le terminal mobile pour offrir une meilleure expérience utilisateur. Pour les développeurs qui utilisent Python pour écrire des systèmes CMS, il n'est pas difficile d'implémenter des fonctions d'adaptation mobile. Cet article présentera une méthode d'adaptation de terminal mobile basée sur Python et fournira des exemples de code.
La méthode courante d'adaptation des terminaux mobiles consiste à utiliser un design réactif (Responsive Design) ou un design adaptatif (Adaptive Design). Parmi les deux méthodes, la conception adaptative est plus adaptée au développement de systèmes CMS. La conception adaptative détecte les caractéristiques de l'appareil de l'utilisateur (telles que la largeur de l'écran, le type d'appareil, etc.), puis ajuste dynamiquement la mise en page et le style de la page Web en fonction de ces caractéristiques pour obtenir de bons résultats d'affichage sur différents appareils.
Voici les étapes à suivre pour utiliser Python pour écrire la fonction d'adaptation mobile du système CMS :
1. Importez les bibliothèques et modules Python nécessaires
Avant de commencer à écrire du code, nous devons importer certaines bibliothèques et modules Python dans aidez-nous à mettre en œuvre la fonction d'adaptation du terminal mobile. Les bibliothèques et modules couramment utilisés incluent Flask, jinja2 et les requêtes. Flask est un framework de développement Web Python, jinja2 est un moteur de modèles de Flask, utilisé pour restituer des modèles HTML, et requêtes est une bibliothèque utilisée pour lancer des requêtes HTTP.
from flask import Flask, render_template, request from jinja2 import Environment, select_autoescape, FileSystemLoader import requests
2. Configurer l'application Flask et le routage
Ensuite, nous devons configurer une application Flask et définir quelques itinéraires. Ces routes seront utilisées pour traiter les requêtes des appareils mobiles, puis restituer les modèles HTML correspondants.
app = Flask(__name__) app.debug = True @app.route('/') def index(): # 在这里根据用户设备类型判断是否需要进行移动端适配 if request.user_agent.platform == 'iphone' or request.user_agent.platform == 'android': # 如果用户使用的是iPhone或Android设备,使用移动端模板进行渲染 template = env.get_template('mobile/index.html') else: # 否则使用桌面端模板进行渲染 template = env.get_template('desktop/index.html') return template.render()
3. Écrire un modèle HTML
Dans cette étape, nous devons écrire deux modèles HTML différents, un pour mobile et un pour ordinateur de bureau. Dans les modèles HTML, nous pouvons définir différentes mises en page et styles en fonction des caractéristiques de l'appareil de l'utilisateur.
<!-- 移动端模板 --> <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>CMS系统 - 移动端</title> </head> <body> <h1>欢迎使用CMS系统 - 移动端</h1> </body> </html> <!-- 桌面端模板 --> <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>CMS系统 - 桌面端</title> </head> <body> <h1>欢迎使用CMS系统 - 桌面端</h1> </body> </html>
4. Exécutez l'application Flask
Enfin, nous devons exécuter l'application Flask et accéder à l'URL correspondante pour tester la fonction d'adaptation mobile.
if __name__ == '__main__': app.run()
Ce qui précède est un exemple simple d'utilisation de Python pour écrire la fonction d'adaptation mobile d'un système CMS. Dans le développement réel, vous pouvez développer et optimiser en fonction de vos propres besoins, en ajoutant davantage de règles d'adaptation et une mise en page réactive. J'espère que cet article pourra vous aider à implémenter des fonctions d'adaptation mobile dans le développement de systèmes CMS !
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!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

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:

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.

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.

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.
