Djangoの信号の理解
大規模なDjangoプロジェクトは、多くの場合、複数のアプリ(ユーザー管理、注文、製品、eコマースシステムの支払い)で構成されています。各アプリは特定の機能に焦点を当てていますが、シームレスに対話する必要があります。信号はこの通信を促進し、アプリが緊密な結合なしで他のアプリのイベントに対応できるようにします。たとえば、
アプリが注文を確認すると、アプリはインベントリを更新できます。 Djangoの信号ディスパッチャーは仲介者として機能し、この分離されたコミュニケーションを可能にします。
products
orders
重要な概念:
信号の概要:
- django信号を有効にして、分離したアプリが特定のアクションまたはイベントに関する通知を受信できます。 このチュートリアルは、シグナルがDjangoアプリケーションのさまざまな部分間の通信を可能にする方法を示しています。
- シグナルメカニズム:django信号は、Publisher-subscriber(pub-sub)モデルを使用します。信号送信者(「パブリッシャー」)は信号を発し、レシーバー(「サブスクライバー」)がこれらの信号に応答します。 信号のセットアップ、カスタム信号の作成、および信号のレシーバーへの接続をカバーします。
- 実用的なアプリケーション:
注文確認や自動顧客プロファイルの作成に関する在庫の更新など、Django信号の汎用性を紹介する実用的な例を提供します。 django信号の理解: - django信号は通知システムです。 特定のアクションが発生したときに、「送信者」は「受信者」を通知します。これにより、分離されたアプリがアプリケーションの他の場所でイベントに対応することができます。 私たちの例では、 アプリは注文確認時に信号を送信し、この信号を受信するために登録されている
信号操作:
信号は、Pub-Subパターンと同様に動作します。信号送信者は出版社であり、受信者はサブスクライバーです。 受信者は、信号を受信するために登録(購読)しなければなりません
orders
products
送信者と受信者:
信号送信者は、信号を発するPythonオブジェクトです。受信機は、送信された信号に応じて実行されるPython関数またはメソッドです。登録されたレシーバーに関係なく、いくつかの信号(特に組み込みのもの)は送信されることに注意してください。
サンプルDjangoプロジェクトのセットアップ:
信号使用量を説明するために、サンプルeコマースプロジェクトを作成します。
-
プロジェクトディレクトリ:
mkdir my_shop
-
仮想環境:
virtualenv
(pip install virtualenv
でインストール)を使用します。 環境を作成してアクティブにします(virtualenv venv
、OSに従ってアクティブ化します)。 - django:
pip install Django
インストール - プロジェクトの作成:
django-admin startproject my_shop .
- アプリの作成:および
python manage.py startapp products
。 両方のアプリをpython manage.py startapp orders
INSTALLED_APPS
settings.py
モデルを定義します: モデルの作成 - (in)および(in
Product
)。 移行を実行(products/models.py
およびOrder
)。orders/models.py
python manage.py makemigrations
python manage.py migrate
djangoシグナルの基本:
モジュールのインポート:
- インポート
- および
Signal
信号インスタンスの作成:receiver
(indjango.dispatch
): -
信号を接続する(apps.py):
orders/signals.py
各アプリのorder_confirmed = Signal()
。
-
シグナル送信者:
import orders.signals
アプリのビューでimport products.signals
の使用を確認して、注文確認後に信号を送信します。ready()
apps.py
信号ハンドラー(受信者): - dyoratorを使用して、受信したときにインベントリを更新する関数を作成します。
order_confirmed.send(sender=order, ...)
ビルトインdjango信号:orders
- djangoは、(モデル信号)や(リクエスト/応答信号)などのモジュールを介してアクセス可能な多数の組み込み信号を提供します。 例には、
@receiver(order_confirmed)
、products/signals.py
、order_confirmed
、および が含まれます。 これらは、フレームワークによって自動的に送信されます。
ビルトイン信号の使用はカスタム信号に似ていますが、手動で送信する必要はありません。 たとえば、django.db.models.signals
モデルのdjango.core.signals
信号にレシーバーを接続するには。
pre_save
post_save
実用的な例:request_started
request_finished
-
自動顧客プロファイルの作成:モデルで
post_save
を使用して、新しいユーザーが作成されたときにUser
プロファイルを自動的に作成します。Customer
電子メール通知: - モデルでを使用して、新しいコメントが投稿されたときにブログ著者に電子メール通知を送信します。
post_save
Comment
結論:
django信号は、アプリケーション内で分離された通信の強力なメカニズムを提供します。信号を理解して利用することにより、よりモジュール式、保守可能、スケーラブルなDjangoプロジェクトを作成できます。
以上がDjangoの信号の理解の詳細内容です。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、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

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2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

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は、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

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。
