Django の概要: Python Web アプリケーション開発のための生産的なフレームワーク
Django は、Web アプリケーションの開発プロセスを簡素化し、開発効率を向上させることを目的としたオープンソースの Python Web アプリケーション フレームワークです。 Django は強力な機能と高い拡張性を備えているため、Python 開発者にとって最も人気のある Web フレームワークの 1 つとなっています。この記事では、Django フレームワークと、それが開発者に提供するツールと機能の概要を説明します。
Django の歴史
Django はもともと、Web の日常的な公開作業のための Web アプリケーションを迅速に開発する方法を提供するために、Adrian Holovaty と Simon Willison によって開発されました。 Django の最初のバージョンは 2005 年 7 月にリリースされ、すぐに開発者の間で最も人気のある Web フレームワークの 1 つになりました。それ以来、Django は成熟したフレームワークに成長し、そのコミュニティとライブラリには多数の貢献とアプリケーションが蓄積されてきました。
Django の利点
Django は、Web アプリケーションの開発を簡素化するように設計されています。開発者に効率的な開発エクスペリエンスを提供するためのさまざまなツールと機能を提供します。 Django の利点は次のとおりです:
- 豊富な組み込みコンポーネント:
Django は、モデル、ORM、ルーティング、テンプレート、フォームなどの多数のコンポーネントを統合します。 、など。 MVC パターンを使用して、Web アプリケーション開発をより標準化し、保守を容易にします。
- 強力な機能:
Django は、自動化された管理インターフェイス、強力なフォーム処理、ORM およびセキュリティ サポートなど、一連の強力な機能を提供します。これらの機能により、開発者は Web アプリケーションを迅速に構築し、高度なスケーラビリティをサポートできるようになります。
- アプリケーション コンポーネント:
Django のアプリケーション コンポーネント メカニズムにより、開発者はアプリケーションを独立した再利用可能なコンポーネントに分割できます。このようにして、開発者はコードをより効率的に再利用できるため、アプリケーション開発効率が向上します。
- 公式 Web サイトとコミュニティ:
Django には、多数のチュートリアル、ドキュメント、ディスカッションを備えた活発な公式 Web サイトとコミュニティがあります。この前向きなコミュニティ文化により、Django フレームワークはより持続可能になります。
Django のコア コンポーネント
Django には、広く使用されている機能やツールを提供する多くのコア コンポーネントがあります。以下に、Django のコア コンポーネントを紹介します。
- ORM (オブジェクト リレーショナル マッピング):
ORM は、Django の最も強力な機能の 1 つです。 Python コードでリレーショナル データベースを使用できるようにするオブジェクト モデルを提供します。 ORM は、MySQL、PostgreSQL、SQLite などのさまざまなデータベースをサポートしています。
- テンプレート エンジン:
Django のテンプレート エンジンは、強力で使いやすいツールです。複数のテンプレートをサポートしているため、開発者は HTML テンプレートを作成して再利用できます。テンプレートは、構造化データ、リスト、辞書などの複数のデータ型をサポートします。
- ルーティング:
Django のルーティングは、Web アプリケーションによってリクエストされる URL とその方法を制御するメカニズムを提供します。ルーターは、要求された URL に基づいて指定された関数を呼び出すことができます。
- フォーム:
Django のフォームは、複数のフォーム タイプをサポートする使いやすいツールを提供します。オンデマンド検証が提供されるため、開発者は必要に応じて検証ルールを追加できます。
- 管理インターフェイス:
Django を使用すると、開発者は内部管理インターフェイスを使用してアプリケーションを管理できます。管理インターフェイスは、カスタマイズ可能で拡張しやすいインターフェイスを提供し、マルチユーザーおよびマルチグループの管理をサポートします。
概要
Django は、Python で書かれた高レベルの Web フレームワークで、開発者の生産性を向上させる使いやすいライブラリと API を提供します。 Django には、適切なカプセル化を提供し、開発者に高品質の Web アプリケーション開発エクスペリエンスを提供する豊富なコンポーネントと機能のセットがあります。新しい Web アプリケーションであっても、Django に移行する既存の Web アプリケーションであっても、開発効率と品質を向上させるための効率的かつ強力なサポートを開発者に提供できます。
以上がDjango の概要: Python Web アプリケーション開発のための生産的なフレームワークの詳細内容です。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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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。

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:

YIIは、迅速な開発と効率的なコード生成のために設計された高性能PHPフレームワークです。そのコア機能には、MVCアーキテクチャ:YIIがMVCアーキテクチャを採用して、開発者がアプリケーションロジックを分離し、コードの維持と拡張を容易にするのを支援します。コンポーネント化とコード生成:コンポーネント化とコード生成を通じて、YIIは開発者の繰り返しの作業を削減し、開発効率を向上させます。パフォーマンスの最適化:YIIは、レイテンシロードとキャッシュテクノロジーを使用して、高負荷の下で効率的な動作を確保し、データベース操作を簡素化する強力なORM機能を提供します。

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。

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

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。
