Django プロジェクトに .env をロードする方法
私は PHP の出身で、主に Laravel/Symfony を使用しています。最近、Django を使い始めました。環境変数が .env ファイル経由で提供される方法を再現したいと思いました。
開発サーバーを起動すると、心配することなく .env がロードされるようにしたいと考えていました。したがって、次の手順に従いました。
デモ用の基本的なプロジェクト設定
基本的なアプリを作成します (Django がすでにセットアップされている場合はスキップしてください)
まず、仮想環境を作成し、プロジェクトをセットアップしました。
mkdir myproject cd myproject python3 -m venv ./venv echo vencv >> .gitignore pip install Django django-admin startproject mysite .
python-dotenv をインストールします (すでに完了している場合はスキップしてください)
pip install python-dotenv
.envファイルをロードする
python-dotenv を使用すると、.env ファイルから環境変数を簡単にロードできます:
from dotenv import load_dotenv load_dotenv()
問題は、このコードを どこに 置くかです。 .env ファイルを毎回ロードするのは面倒な場合があります。前に述べたセットアップに基づいて、私のプロジェクトは次の構造を作成しました (わかりやすくするために一部のファイルは省略しています):
myproject/ ├── mysite/ │ ├── __init__.py │ ├── asgi.py │ ├── settings.py │ ├── urls.py │ └── wsgi.py └── .env
ご覧のとおり、mysite ディレクトリはモジュールとしてロードされます。すべての環境変数は .env ファイルに保存されます。それらをロードするために、コードを mysite/__init__.py ファイルに追加しました。
from dotenv import load_dotenv load_dotenv()
これにより、次を実行するたびにすべての環境変数が確実にロードされます。
python manage.py runserver
欠点
このアプローチの欠点は、.env ファイルに変更を加えた場合、環境変数を再ロードするためにサーバーを停止して再起動する必要があることです。
以上がDjango プロジェクトに .env をロードする方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
