Python の Django フレームワーク環境のセットアップと最初のアプリの構築と実行に関するチュートリアル
Django は Python で最も人気のある Web フレームワークです。それでは、フレームワークとは何でしょうか? フレームワークはプログラムの全体的な構造を構築するのに役立ちます。必要なのはロジックを埋めるだけで、フレームワークを呼び出すだけで作成できます。自分でロジックを呼び出す必要がなく、適切なタイミングでロジックを実行できるため、Web 開発がより俊敏になります。
Django は、高速かつ簡潔なプログラミングベースの開発を促進する高度な Python Web フレームワークです。このフレームワークを使用すると、開発上の多くのトラブルが軽減され、車輪の再発明を行わずに独自のアプリの作成に集中できるようになります。 . Django は無料のオープンソースです。
Django の機能:
- 完全に無料のオープンソースコード
- 迅速かつ効率的な開発
- MTV アーキテクチャの使用 (Web 開発に詳しい人は MVC アーキテクチャと言うはずです)
- 強力な拡張性。
- Django の仕組み
Djangoのインストール
最新の Django バージョンをインストールします
プロジェクトの作成
それでは、正式に開始しましょう。my_blog という名前の Django プロジェクトを作成しましょう。
プロジェクトを作成する手順は次のとおりです:
次に、プロジェクト全体のファイル構造を見てみましょう:
Django アプリを構築する
Django のアプリは単なる機能モジュールであり、コードの再利用を容易にするために非機能機能を別のアプリに配置することとは大きく異なると思います。
記事アプリを作成します:
ここでプロジェクト全体の構造をもう一度見てみましょう
そして、my_blog/my_blog/setting.py に新しいアプリを追加します
プログラムを実行する
操作が成功すると、次の情報が表示されます
これでブラウザを起動し、表示されたら http://127.0.0.1:8000/ と入力します
それはあなたが最初の一歩をうまく踏み出したことを意味します!
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PHPおよびPython：コードの例と比較
Apr 15, 2025 am 12:07 AM
PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。
CentosのPytorchのGPUサポートはどのようにサポートされていますか
Apr 14, 2025 pm 06:48 PM
Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール：nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする：
Python vs. JavaScript：コミュニティ、ライブラリ、リソース
Apr 15, 2025 am 12:16 AM
PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1）Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2）Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3）どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。
Dockerの原則の詳細な説明
Apr 14, 2025 pm 11:57 PM
DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム（UnionFS）は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。
ミニオペンCentosの互換性
Apr 14, 2025 pm 05:45 PM
MINIOオブジェクトストレージ：CENTOSシステムの下での高性能展開Minioは、Amazons3と互換性のあるGO言語に基づいて開発された高性能の分散オブジェクトストレージシステムです。 Java、Python、JavaScript、Goなど、さまざまなクライアント言語をサポートしています。この記事では、CentosシステムへのMinioのインストールと互換性を簡単に紹介します。 Centosバージョンの互換性Minioは、Centos7.9を含むがこれらに限定されない複数のCentosバージョンで検証されています。
CentosでPytorchの分散トレーニングを操作する方法
Apr 14, 2025 pm 06:36 PM
Pytorchの分散トレーニングでは、Centosシステムでトレーニングには次の手順が必要です。Pytorchのインストール：PythonとPipがCentosシステムにインストールされていることです。 CUDAバージョンに応じて、Pytorchの公式Webサイトから適切なインストールコマンドを入手してください。 CPUのみのトレーニングには、次のコマンドを使用できます。PipinstalltorchtorchtorchvisionTorchaudioGPUサポートが必要な場合は、CUDAとCUDNNの対応するバージョンがインストールされ、インストールに対応するPytorchバージョンを使用してください。分散環境構成：分散トレーニングには、通常、複数のマシンまたは単一マシンの複数GPUが必要です。場所
CentosでPytorchバージョンを選択する方法
Apr 14, 2025 pm 06:51 PM
PytorchをCentosシステムにインストールする場合、適切なバージョンを慎重に選択し、次の重要な要因を検討する必要があります。1。システム環境互換性：オペレーティングシステム：Centos7以上を使用することをお勧めします。 Cuda and Cudnn：PytorchバージョンとCudaバージョンは密接に関連しています。たとえば、pytorch1.9.0にはcuda11.1が必要ですが、pytorch2.0.1にはcuda11.3が必要です。 CUDNNバージョンは、CUDAバージョンとも一致する必要があります。 Pytorchバージョンを選択する前に、互換性のあるCUDAおよびCUDNNバージョンがインストールされていることを確認してください。 Pythonバージョン：Pytorch公式支店
NginxをCentosにインストールする方法
Apr 14, 2025 pm 08:06 PM
NGINXのインストールをインストールするには、次の手順に従う必要があります。開発ツール、PCRE-Devel、OpenSSL-Develなどの依存関係のインストール。 nginxソースコードパッケージをダウンロードし、それを解凍してコンパイルしてインストールし、/usr/local/nginxとしてインストールパスを指定します。 nginxユーザーとユーザーグループを作成し、アクセス許可を設定します。構成ファイルnginx.confを変更し、リスニングポートとドメイン名/IPアドレスを構成します。 nginxサービスを開始します。依存関係の問題、ポート競合、構成ファイルエラーなど、一般的なエラーに注意する必要があります。パフォーマンスの最適化は、キャッシュをオンにしたり、ワーカープロセスの数を調整するなど、特定の状況に応じて調整する必要があります。
