Python 初学者想通过 Django 框架写一个博客,一个月内完成任务,大致的学习路线怎么安排?
两年后更新:现在已经在知乎从事 Python 相关的工作。看看当初的自己,真是很幼稚,继续加油。
回复内容:
- 一个小时看python的语法和基本数据类型: http://woodpecker.org.cn/abyteofpython_cn/chinese/;
- 一个小时看HTTP基础,知道浏览器是怎么发请求的就行(Google搜“HTTP请求”);
- 一天时间过一遍django docs https://docs.djangoproject.com/en/1.4/ ;
- 同时搭环境让django应用能跑起来;
- 开着python手册,开着django手册,开着google,开始动手写吧,碰见不会的就翻手册搜google。
如果已经有Python和Django基础,可以直接看这个Python - Django 搭建简易博客
手把手教你用Django 开发一个简单的博客,涉及 Django Web开发,MVC,Template等。

如果对Python或Django不熟悉,按下面路线走。
Python - Python快速教程
Python - Python Django Web框架 其实难度不在于编程语言(例如 Python),而是你的 web 知识。
我在做博客时,觉得最耗时间的是需求、数据库设计和用户体验,这些都是需要很多经验才能做好的。因此建议你先使用优秀的博客软件,确定你能在哪些地方做得更好,再去动手。
附带自己的开发过程,也许会有帮助: Doodle博客的开发过程 用django写后台很方便,很快就能搭起来,但我觉得博客关键的是前端的展示,除了学django还得学点前端的东西 如果有HTTP,HTML,CSS,JS基础,看两样东西即可
1、python入门教材一本,推荐 《learning python》
2、Django教材,直接先照官方的那4个入门step做一遍,接下去,需要那部分就看哪部分的文档,但是推荐先看比较完整再实际动手,因为可能你有疑问或觉得自己已经会的地方,其实文档已经提到或有更好的解决方案。 学完 python 想学 django,正好我最近组织了一个 django 新人学习小组,并开始一边学习一边做项目实践。正好目前进行到第一周,小组正在做一个 Blog 程序,虽然简单,但是足以带你进入 django 开发的大门,欢迎 follow 我们,并期待您的建议和意见。
简单介绍一下小组的运作模式:我们在每个周末会开一个小组讨论会,讨论下一周的开发内容,每个人根据其分配的任务去学习相应的文档。但是不仅仅是做完自己的工作就完事了,每个人在学习的过程中还要把自己学的东西讲给全小组的人听(主要是写成一份和自己工作相关的文档),让其他的组员都明白你做了什么,这样你不仅学到了自己该学的,也学到了其他组员学到的东西。
目前我们正在进行第一周的项目,第一周的学习文档已经出来了,发布在简书上:Django学习小组出品:一起来做一个简单的Blog第一周文档(教程)。我把摘要部分贴出来,感兴趣的朋友可以去简书上阅读原文。
此外欢迎关注我们的 github 组织首页,所有项目的相关源代码都会上传到 github 上。每周更新,但是代码量不大,确保在新人的接受范围内,这样可以让新手完全跟上我们的学习和开发进度。
第一周文档的摘要:这一周我们小组完成了 Blog 首页的搭建。
——by Django 学习小组,期待您的建议和意见 参考Udacity CS253这门公开课:Classroom - Udacity,虽然框架用的是webapp2,但可以作为基础。 建议先弄清楚自己的目的:本节是 django blog 项目的开篇,是 django 学习小组的集体学习成果。django学习小组是由我发起的一个促进 django 新手互相学习、互相帮助的组织。小组在一边学习 django 的同时将一起完成三个项目:
- 一个简单django blog,用于发布小组每周的学习和开发文档
- django中国社区,为国内的 django 开发者们提供一个长期维护的 django 社区,聚集全国的 django 开发者到这个社区上来
- django 问答社区, 类似于segmentfault 和 stackoverflow但更加专注(只专注于 django 开发的问题)的问答社区
目前小组正在完成第一个项目,本文即是该项目第一周的相关文档。
更多的信息请关注我们的 github 组织首页,本教程项目的相关源代码也已上传到 github 上。
同时,你也可以加入我们的邮件列表 django_study@groups.163.com ,随时关注我们的动态,我们会将每周的详细开发文档和代码通过邮件列表发出。
如有任何建议,欢迎提 Issue,欢迎fork,pull request,当然也别忘了 Starred 哦!
每周更新,敬请关注
如果是为了学习,那么就好好学些python,然后学习http相关知识,django是开发时方便,但是对于学习web开发知识来说,并不是太合适;
如果只是为了建个人博客,直接用wordpress,比自己写的好太多. 作为一“通过django入门python”的少年表示,当然是
1,照着tutorial来一遍,了解django模块式开发
2,翻doc依次了解M V C ,和如何与数据库交互
3,学习如何配置和定制settings.py
4,学模版标记语言前端js,尤其是ajax
然后你会发现django耦合性太高了,转头去学web.py,好自由,想怎么搞就怎么搞,想用什么模版引擎就用什么模版引擎,而且你已经具备在django下的模块式开发的习惯了。
最后贴一个我根据django自带的权限模块写的用户管理工程http://github.com/raphaelsoul/supermilai
有些bug没修复,多坑慎入,仅当开思路 我也在学Python,有基础的话可以试试这样:
1、《Learn Python The Hard Way 第2版》:http://learnpythonthehardway.org/book/
2、《The Django Book》:http://fy.py3k.cn/
3、中文书:http://blog.csdn.net/lanphaday/article/details/6204639
仅供参考,谢谢。

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2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Redis의 대기열을 읽으려면 대기열 이름을 얻고 LPOP 명령을 사용하여 요소를 읽고 빈 큐를 처리해야합니다. 특정 단계는 다음과 같습니다. 대기열 이름 가져 오기 : "큐 :"와 같은 "대기열 : my-queue"의 접두사로 이름을 지정하십시오. LPOP 명령을 사용하십시오. 빈 대기열 처리 : 대기열이 비어 있으면 LPOP이 NIL을 반환하고 요소를 읽기 전에 대기열이 존재하는지 확인할 수 있습니다.

질문 : Redis 서버 버전을 보는 방법은 무엇입니까? 명령 줄 도구 Redis-Cli를 사용하여 연결된 서버의 버전을보십시오. 정보 서버 명령을 사용하여 서버의 내부 버전을보고 정보를 구문 분석하고 반환해야합니다. 클러스터 환경에서 각 노드의 버전 일관성을 확인하고 스크립트를 사용하여 자동으로 확인할 수 있습니다. 스크립트를 사용하여 Python 스크립트와 연결 및 인쇄 버전 정보와 같은보기 버전을 자동화하십시오.

Redis 서버를 시작하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 운영 체제에 따라 Redis 설치. Redis-Server (Linux/MacOS) 또는 Redis-Server.exe (Windows)를 통해 Redis 서비스를 시작하십시오. Redis-Cli Ping (Linux/MacOS) 또는 Redis-Cli.exe Ping (Windows) 명령을 사용하여 서비스 상태를 확인하십시오. Redis-Cli, Python 또는 Node.js와 같은 Redis 클라이언트를 사용하여 서버에 액세스하십시오.

Redis 메모리 크기 설정은 다음 요소를 고려해야합니다. 데이터 볼륨 및 성장 추세 : 저장된 데이터의 크기 및 성장 속도를 추정하십시오. 데이터 유형 : 다른 유형 (예 : 목록, 해시)은 다른 메모리를 차지합니다. 캐싱 정책 : 전체 캐시, 부분 캐시 및 단계 정책은 메모리 사용에 영향을 미칩니다. 비즈니스 피크 : 트래픽 피크를 처리하기에 충분한 메모리를 남겨 두십시오.

** Redis 메모리 구성의 핵심 매개 변수는 MaxMemory로 Redis가 사용할 수있는 메모리의 양을 제한합니다. 이 한계가 초과 될 때, Redis는 Maxmemory-Policy에 따라 제거 전략을 실행합니다. 다른 관련 매개 변수로는 MaxMemory-Samples (LRU 샘플 수량), RDB- 압축이 있습니다

Redis Persistence는 추가 메모리를 차지하고 RDB는 스냅 샷을 생성 할 때 메모리 사용량을 일시적으로 증가시키고 AOF는 로그를 추가 할 때 계속 메모리를 차지합니다. 영향 요인에는 데이터 볼륨, 지속성 정책 및 Redis 구성이 포함됩니다. 영향을 완화하려면 RDB 스냅 샷 정책을 합리적으로 구성하고 구성 최적화, 하드웨어 업그레이드 및 메모리 사용을 모니터링 할 수 있습니다. 또한 성능과 데이터 보안 사이의 균형을 찾는 것이 중요합니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.
