.env を使用して Django キーを更新する
私が普段コーディングしているLaravelには、.envファイルの暗号化キーを更新するコマンドがあります。正直に言うと、私はこのアプローチが大好きなので、自分の django プロジェクトを再現したかったのです。
したがって、次の手順に従いました。
ステップ 1: .env ファイルをロードする
参照: https://dev.to/pcmagas/how-to-load-env-in-django-project-4c9d
ステップ 2: SECRET_KEY 環境ファイルを使用します。
settings.py で以下を実行します:
SECRET_KEY = os.getenv('SECRET_KEY',None) if SECRET_KEY is None: raise RuntimeError("SECRET_KEY value is not defined upon .env file")
ステップ 3 .env を更新するコマンドを作成します。
次のスクリプト myapp/management/commands/mk_key.py を作成しました (myapp を独自のアプリケーション名に置き換えます)。
from django.core.management.base import BaseCommand from django.core.management.utils import get_random_secret_key import os class Command(BaseCommand): help = 'Create a new Secret Key' def handle(self, *args, **kwargs): key = get_random_secret_key() env_file_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), '..',"..","..",'.env') self.updateDotenv(env_file_path,key) def updateDotenv(self,env_file_path,key): with open(env_file_path, 'r') as file: lines = file.readlines() # Update the SECRET_KEY line updated_lines = [] for line in lines: if line.startswith('SECRET_KEY'): continue else: updated_lines.append(line) line = f"SECRET_KEY='{key}'\n" updated_lines.insert(0,line) # Replace with new key # Write the updated lines back to the .env file with open(env_file_path, 'w') as file: file.writelines(updated_lines) # Output the new secret key self.stdout.write(f"Updated .env\n")
次に、次のように実行します。
python manage.py mk_key
以上が.env を使用して Django キーを更新するの詳細内容です。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
