Apakah Rangka Kerja Django Rest?
Dalam artikel ini, saya akan menerangkan Rangka Kerja Rehat. Sebelum pergi ke butiran teknikal, mari kita bincangkan sedikit tentang apa itu Rest Framework.
Rangka Kerja Rehat ialah rangka kerja lanjutan yang membolehkan kami membuat kod bahagian belakang biasa untuk kedua-dua aplikasi mudah alih, aplikasi web dan aplikasi desktop. Contohnya, anda boleh menggunakan pelayan bahagian belakang yang anda kodkan dengan Rest Framewok dalam kedua-dua aplikasi mudah alih anda dan aplikasi web anda.
Anda boleh membangunkan aplikasi anda dengan menggunakan Rangka Kerja Rehat dengan teknologi bahagian hadapan seperti Angular, React, Vue. Memandangkan Rangka Kerja Rehat memberikan respons dalam struktur biasa dalam pengaturcaraan, anda boleh menggunakan output ini dengan sama ada Angular atau React. Jadi apakah jenis output ini? Sudah tentu, struktur seperti JSON. Secara pilihan, anda boleh menghantar output ini dalam struktur yang berbeza ke bahagian hadapan, sudah tentu. Sekarang mari kita beralih kepada Pengekodan
Mencipta Projek
1) django-admin startproject projectName
Kami telah mencipta projek kami. Sekarang mari jalankan projek kami.
2) python manage.py runserver
Kemudian, mari tulis arahan yang diperlukan untuk mencipta jadual yang diperlukan dalam pangkalan data kami.
3) python manage.py berhijrah
Jangan lupa untuk menambah aplikasi yang kami buat pada direktori INSTALLED_APPS di bawah fail settings.py.
Semuanya ok. Sekarang kita boleh beralih kepada langkah yang diperlukan untuk rangka kerja yang lain.
Untuk memasang Rangka Kerja Rehat pada komputer kami, kami perlu menjalankan arahan berikut dalam terminal kami.
1) pip pasang djangorestframework
contohnya;
INSTALLED_APPS = [
'django.contrib.admin',
'django.contrib.auth',
'django.contrib.contenttypes',
'django.contrib.sessions',
'django.contrib.messages',
'django.contrib.staticfiles',
'rangka_rehat',
'POSTAPP',
]
Sekarang kami telah menambah rangka kerja Rehat, kami boleh mula mencipta API. Untuk melakukan ini, kami perlu mencipta folder yang dipanggil API dan beberapa fail dalam folder aplikasi yang kami buat. Mari tambah fail ini:
PROJEK_ANDA/
api/
init.py
pandangan.py
urls.py
serializers.py
Dengan fail ** init.py**, kami menunjukkan bahawa folder ini ialah modul Python
Fail views.py ** ialah fail tempat kami akan menulis kelas atau fungsi yang akan memberikan jawapan yang akan kami hantar kepada permintaan masuk.
Fail **urls.py ialah fail di mana kami akan menetapkan url API kami, seperti yang anda boleh meneka daripada struktur Django.
Fail serializers.py ialah fail di mana kami akan menulis struktur yang akan meletakkan set pertanyaan masuk kami ke dalam format yang kami mahu (JSON, contohnya). Kami akan membincangkan butiran ini secara beransur-ansur.
Mula-mula, mari pergi ke fail urls.py yang tersedia dalam folder utama projek kami dan tentukan laluan url mengikut folder API yang kami buat.
urlpatterns = [
laluan('admin/', admin.site.urls),
path("api/post/",include("YOUR_PROJECT.api.urls",namespace="post")),
]
Kami sudah mempunyai laluan pentadbir. Kami juga menambah laluan baharu sebagai api/post. Dengan kaedah Sertakan, kami mengubah hala permintaan yang datang ke api/post/ ke fail url kami dalam folder API yang kami buat.
Sekarang, mari kita tulis model dengan cepat untuk siaran yang kami buat. Mari ke fail models.py dalam folder YOUR_PROJECT.
PostModel kelas(model.Model):
Pengarang = models.ForeignKey(Pengguna,on_delete=models.CASCADE)
Tajuk = models.CharField(max_length=50)
Kandungan = model.TextField()
Draf = models.BooleanField(default=False)
ModifiedDate = models.DateTimeField(editable=False)
Selepas mencipta model kami, mari tulis kod yang diperlukan dalam terminal kami untuk membuat jadual dalam pangkalan data.
python manage.py makemigrations
Dengan kod ini, kami mencipta fail Python yang diperlukan untuk mencipta jadual dalam pangkalan data kami. Kami akan menjalankan arahan berikut untuk mencipta jadual.
*python manage.py berhijrah *
Sekarang mari pergi ke fail urls.py kosong kami dalam folder api di bawah direktori YOUR_PROJECT yang kami buat.
dari laluan import django.urls
daripada .views import YourProjectAPIView
app_name="post"
urlpatterns = [
path("list/",YourProjectAPIView.as_view(),name="your_project"),
]
Mula-mula, kami menetapkan nama aplikasi dengan app_name=”post”.
Sekarang, kami cuba mengimport pandangan yang belum kami buat dan cuba menggunakannya mengikut laluan kami. Mari segera buat pandangan yang namanya kami tulis dalam fail views.py kami di bawah direktori YOUR_PROJECT/api.
Mula-mula, mari buat paparan di mana kami akan menghantar semua siaran dalam pangkalan data dengan permintaan dalam struktur JSON.
dari POSTAPP.models import PostModel
daripada rest_framework.generics import ListAPIView
kelas PostListAPIView(ListAPIView):
serializer_class = PostSerializer
queryset = PostModel.objects.all()
Mari terangkan apa yang kami lakukan di sini. Kami mencipta paparan menggunakan kelas ListAPIView, yang disediakan untuk proses penyenaraian dalam Rangka Kerja Rehat. Mula-mula, kita tentukan model mana yang akan kita kembalikan dengan pembolehubah set pertanyaan. Dan kita perlu menentukan kelas serializer kami yang akan mensiri data yang datang daripada model ini, iaitu set pertanyaan. Lagipun, kami tidak akan menghantar set pertanyaan kepada pihak lain. Kami akan menghantar objek JSON bersiri. Struktur yang akan menukar set pertanyaan kepada objek JSON akan menjadi penyeri bersiri yang akan kami buat.
Buat masa ini, saya telah mencipta serializer yang dipanggil PostSerializer dalam pembolehubah serializer_class. Kami akan mencipta serializer ini dalam fail serializers.py dalam direktori yang sama. Jom buat sekarang.
daripada rest_framework import serializers
kelas YourProjectSerializer(serializers.ModelSerializer):
kelas Meta:
model = PostModel
medan = ["Pengarang","Tajuk","Kandungan",'Draf','Tarikh Diubahsuai']
Atas ialah kandungan terperinci Apakah Rangka Kerja Django Rest?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
