Ke Django atau ke DjangoREST?
Django dan DjangoREST ialah rangka kerja peringkat tinggi dalam Python yang mungkin dipertikaikan sama ada ia berbeza, begitu juga?. DjangoREST digunakan untuk membina API (Antara Muka Pengaturcaraan Aplikasi) manakala Django untuk apl web. Untuk membiarkannya begitu sahaja, ia akan meninggalkan satu kesimpulan dan mari kita teroka lebih lanjut.
Apakah Django?
Ia ialah rangka kerja peringkat tinggi yang mengikut corak Model-View-Template(MVT). Ia mengendalikan pembangunan bahagian hadapan dan belakang yang menyediakan ciri untuk apl web standard. Menggunakan Object-Relational Mapping(ORM) memudahkan interaksi pangkalan data dan mematuhi prinsip DRY(Don't Repeat Yourself).
Mengendalikan penghalaan URL, pemaparan templat, pengurusan pangkalan data. Ia digandingkan rapat dengan templat django.
Apakah DjangoREST?
Sambungan rangka kerja Django khusus untuk API. Data dikembalikan dalam format json, standard API. Ia memanfaatkan kebolehan Djangos untuk memudahkan pembangunan API yang boleh skala, boleh diselenggara dan selamat.
Ia mematuhi prinsip Django seperti DRY dan sangat menekankan kebolehgunaan semula kod dan modulariti.
Jadi sebenarnya apa bezanya?
Sebenarnya tiada perbezaan tetapi sebaliknya seseorang hanya perlu memahami apa yang mereka ingin capai.
i) DRF(Rangka Kerja DjangoREST) menawarkan keupayaan berskala contohnya apabila apl web anda menjadi popular dan kini anda memerlukan apl, ia memudahkan penukaran.
Dengan Django seseorang perlu mencipta keseluruhan bahagian belakang yang lain dan membuat migrasi pada data pengguna. Ini boleh memakan masa dan intensif sumber.
ii) Apabila terdapat berbilang pasukan, bahagian hadapan dan bahagian belakang, mengusahakan sistem, DRF memudahkannya. Pasukan bahagian belakang boleh bekerja di bahagian belakang manakala bahagian hadapan boleh berfungsi dengan rangka kerja dan menggunakan aksios untuk memukul url.
iii)Jika anda ingin mencipta apl web yang standard dan ringkas, Django menawarkan bahasa templat terbina. Apabila anda perlu menggunakan rangka kerja bahagian hadapan seperti Angular atau React maka DRF menjadikannya lebih mudah untuk menyepadukannya.
Kesimpulan
Tiada perbezaan antara Django dan DRF(Django Rest Framework), manakala satu membuat templat dan data lain dalam format json. Ia mengurangkan keperluan dan matlamat khusus projek
Walaupun ini boleh dilihat sebagai perbezaan, Ia benar-benar jelas bahawa satu adalah lanjutan daripada yang lain dan perbezaannya terletak pada memahami perkara yang anda ingin capai.
Bacaan dan rujukan lanjut:
Django
Django-Rest-Framework
StackOverflow
Atas ialah kandungan terperinci Ke Django atau ke DjangoREST?. 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.

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 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.

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 Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

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
