


Mencipta apl Tugasan dengan Django dan HTMX - Bahagian Menambah model Todo dengan TDD
Ini adalah siaran kedua siri kami tentang cara membina apl Todo menggunakan HTMX dan Django. Klik di sini untuk bahagian 1.
Dalam bahagian 2, kami akan mencipta model Todo dan melaksanakan fungsi asasnya dengan ujian unit.
Mencipta model Todo
Dalam models.py mari buat model Todo, dengan atribut asasnya. Kami mahu item Todo dikaitkan dengan UserProfile, supaya pengguna hanya akan melihat item mereka sendiri. Item todo juga akan mempunyai tajuk dan atribut boolean is_completed. Kami mempunyai banyak idea masa depan untuk model Todo, seperti keupayaan untuk menetapkan tugas sebagai "sedang berjalan" selain selesai atau tidak dimulakan, dan tarikh akhir, tetapi itu untuk kemudian. Mari kita permudahkan sekarang untuk mempunyai sesuatu pada skrin secepat mungkin.
Nota: Dalam apl dunia sebenar, kita mungkin perlu mempertimbangkan untuk menggunakan UUID sebagai kunci utama pada model UserProfile dan Todo, tetapi kami akan memastikannya mudah sekarang.
# core/models.py from django.contrib.auth.models import AbstractUser from django.db import models # <-- NEW class UserProfile(AbstractUser): pass # NEW class Todo(models.Model): title = models.CharField(max_length=255) is_completed = models.BooleanField(default=False) user = models.ForeignKey( UserProfile, related_name="todos", on_delete=models.CASCADE, ) created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True) updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True) def __str__(self): return self.title
Mari jalankan migrasi untuk model baharu:
❯ uv run python manage.py makemigrations Migrations for 'core': core/migrations/0002_todo.py + Create model Todo ❯ uv run python manage.py migrate Operations to perform: Apply all migrations: admin, auth, contenttypes, core, sessions Running migrations: Applying core.0002_todo... OK
Menulis ujian pertama kami
Mari kita tulis ujian pertama pada projek kami. Kami ingin memastikan bahawa pengguna hanya akan melihat item todo mereka sendiri, dan bukan item daripada pengguna lain.
Untuk membantu kami menulis ujian, kami akan menambah kebergantungan pembangunan baharu pada projek kami, model-bakeri, yang memudahkan proses mencipta contoh model Django tiruan. Kami juga akan menambah pytest-django.
❯ uv add model-bakery pytest-django --dev Resolved 27 packages in 425ms Installed 2 packagez in 12ms + model-bakery==1.20.0 + pytest-django==4.9.0
Dalam pyproject.toml kita perlu mengkonfigurasi pytest, dengan menambah beberapa baris pada penghujung fail:
# pyproject.toml # NEW [tool.pytest.ini_options] DJANGO_SETTINGS_MODULE = "todomx.settings" python_files = ["test_*.py", "*_test.py", "testing/python/*.py"]
Sekarang mari tulis ujian pertama kami untuk memastikan pengguna hanya mempunyai akses kepada tugas mereka sendiri.
# core/tests/test_todo_model.py import pytest @pytest.mark.django_db class TestTodoModel: def test_todo_items_are_associated_to_users(self, make_todo, make_user): [user1, user2] = make_user(_quantity=2) for i in range(3): make_todo(user=user1, title=f"user1 todo {i}") make_todo(user=user2, title="user2 todo") assert {todo.title for todo in user1.todos.all()} == { "user1 todo 0", "user1 todo 1", "user1 todo 2", } assert {todo.title for todo in user2.todos.all()} == {"user2 todo"}
Kami menggunakan fail conftest.py daripada pytest untuk mempunyai tempat untuk semua lekapan yang kami rancang untuk digunakan dalam ujian kami. Pustaka model_bakery memudahkan untuk membuat contoh UserProfile dan Todo dengan boilerplate minimum.
#core/tests/conftest.py import pytest from model_bakery import baker @pytest.fixture def make_user(django_user_model): def _make_user(**kwargs): return baker.make("core.UserProfile", **kwargs) return _make_user @pytest.fixture def make_todo(make_user): def _make_todo(user=None, **kwargs): return baker.make("core.Todo", user=user or make_user(), **kwargs) return _make_todo
Jom jalankan ujian kami!
❯ uv run pytest Test session starts (platform: darwin, Python 3.12.8, pytest 8.3.4, pytest-sugar 1.0.0) django: version: 5.1.4, settings: todomx.settings (from ini) configfile: pyproject.toml plugins: sugar-1.0.0, django-4.9.0 collected 1 item core/tests/test_todo_model.py ✓ 100% ██████████ Results (0.25s): 1 passed
Daftar halaman pentadbir untuk Todos
Akhir sekali, kami boleh mendaftarkan halaman admin untuknya:
# core/admin.py from django.contrib import admin from django.contrib.auth.admin import UserAdmin from .models import Todo, UserProfile # <-- NEW # .. previous code # NEW @admin.register(Todo) class TodoAdmin(admin.ModelAdmin): model = Todo list_display = ["title", "is_completed", "user"] list_filter = ["is_completed"] search_fields = ["title"] list_per_page = 10 ordering = ["title"]
Kini kami boleh menambah beberapa Todo daripada pentadbir!
Jika anda ingin menyemak keseluruhan kod sehingga akhir bahagian 2, anda boleh menyemaknya di Github di cawangan bahagian 02.
Atas ialah kandungan terperinci Mencipta apl Tugasan dengan Django dan HTMX - Bahagian Menambah model Todo dengan TDD. 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
