pembangunan bahagian belakang
Tutorial Python
Memahami rangka kerja Django: dari kemasukan kepada penguasaan
Memahami rangka kerja Django: dari kemasukan kepada penguasaan
Django ialah rangka kerja web Python popular yang menyediakan cara yang cekap dan berkuasa untuk membangunkan aplikasi web. Artikel ini akan memperkenalkan pengetahuan asas Django dari kemasukan ke induk, dan memberikan contoh kod khusus.
- Pasang Django
Sebelum menggunakan Django, anda perlu memastikan Python dipasang pada komputer anda. Django kemudiannya boleh dipasang menggunakan arahan berikut:
pip install Django
- Cipta Projek Django
Untuk mencipta projek Django baharu, anda boleh menggunakan arahan berikut:
django-admin startproject <projectname>
Contohnya, untuk mencipta projek bernama "mysite", laksanakan arahan berikut:
django-admin startproject mysite
- Jalankan Django Server
Untuk menjalankan pelayan Django, pergi ke folder projek dan gunakan arahan berikut:
python manage.py runserver
Secara lalai, pelayan akan berjalan pada mesin tempatan anda dan mendengar pada pelabuhan 8000.
- Mencipta Aplikasi Django
Dalam projek Django, aplikasi ialah blok binaan asas aplikasi web. Aplikasi baharu boleh dibuat menggunakan arahan berikut:
python manage.py startapp <appname>
Contohnya, untuk mencipta aplikasi bernama "blog", laksanakan arahan berikut:
python manage.py startapp blog
- Menulis Django Views
Django views ialah aplikasi web Kod yang mengendalikan permintaan daripada pengguna dan mengembalikan respons. Mereka boleh ditulis sebagai fungsi atau kelas. Berikut ialah contoh paparan Django yang mudah:
from django.http import HttpResponse
def hello(request):
return HttpResponse("Hello, world.")Dalam contoh ini, fungsi paparan "hello" menerima permintaan HTTP dan mengembalikan respons HTTP yang mengandungi "Hello, world."
- Menulis templat Django
Templat Django ialah fail HTML yang boleh menggunakan bahasa templat Django untuk menghasilkan kandungan dinamik. Berikut ialah contoh templat mudah:
<!doctype html>
<html>
<head>
<title>{{ title }}</title>
</head>
<body>
<h1 id="heading">{{ heading }}</h1>
<p>{{ content }}</p>
</body>
</html>Dalam contoh ini, "tajuk", "tajuk" dan "kandungan" ialah pembolehubah dan nilainya boleh ditetapkan dalam paparan.
- Tentukan URL Django
Dalam Django, URL ialah alamat yang digunakan dalam aplikasi web yang mana fungsi paparan akan bertindak balas. Anda boleh mentakrifkan URL untuk fungsi paparan menggunakan kod berikut:
from django.urls import path
from . import views
urlpatterns = [
path('hello/', views.hello),
]Dalam contoh ini, URL "/hello/" akan menghala ke fungsi paparan "hello".
- Sambung ke pangkalan data
Django menyediakan ORM (Pemetaan Perhubungan Objek) yang menyokong pelbagai pangkalan data. Dengan ORM, anda boleh menggunakan kod Python untuk berinteraksi dengan pangkalan data tanpa menulis pertanyaan SQL mentah. Berikut ialah contoh mudah untuk mencipta jadual pangkalan data menggunakan ORM:
from django.db import models
class BlogPost(models.Model):
title = models.CharField(max_length=100)
content = models.TextField()
pub_date = models.DateTimeField(auto_now_add=True)Dalam contoh ini, "BlogPost" ialah model Django yang akan dipetakan ke jadual dalam pangkalan data. Ia mentakrifkan tiga medan: "tajuk", "kandungan" dan "tarikh_pub".
- Jalankan Django Data Migration
Setelah model ditakrifkan, anda boleh mencipta jadual yang berkaitan dalam pangkalan data menggunakan arahan berikut:
python manage.py makemigrations python manage.py migrate
Arahan pertama akan mencipta skrip migrasi, manakala arahan kedua akan menggunakan skrip dan Kemas kini pangkalan data.
- Urus dengan Django
Django datang dengan tapak pengurusan yang berkuasa yang boleh digunakan untuk mengurus data dalam aplikasi web. Buat akaun pentadbir dengan arahan berikut:
python manage.py createsuperuser
Anda kemudian boleh log masuk ke tapak pentadbir dengan mengakses "/admin/" dalam pelayar web anda.
Ringkasnya, Django menyediakan cara yang cekap dan berkuasa untuk membangunkan aplikasi web. Artikel ini merangkumi asas Django, termasuk cara membuat projek Django, menulis paparan dan templat Django, mentakrifkan URL Django, menyambung ke pangkalan data, menjalankan migrasi data Django dan mengurus tapak menggunakan Django. Dengan memahami dan mempraktikkan asas ini, anda boleh pergi dari pemula kepada mahir dalam Django.
Atas ialah kandungan terperinci Memahami rangka kerja Django: dari kemasukan kepada penguasaan. 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
Hasilkan PPT dengan satu klik! Kimi: Biarlah 'pekerja migran PPT' menjadi popular dahulu
Aug 01, 2024 pm 03:28 PM
Kimi: Hanya dalam satu ayat, dalam sepuluh saat sahaja, PPT akan siap. PPT sangat menjengkelkan! Untuk mengadakan mesyuarat, anda perlu mempunyai PPT; untuk menulis laporan mingguan, anda perlu mempunyai PPT untuk membuat pelaburan, anda perlu menunjukkan PPT walaupun anda menuduh seseorang menipu, anda perlu menghantar PPT. Kolej lebih seperti belajar jurusan PPT Anda menonton PPT di dalam kelas dan melakukan PPT selepas kelas. Mungkin, apabila Dennis Austin mencipta PPT 37 tahun lalu, dia tidak menyangka satu hari nanti PPT akan berleluasa. Bercakap tentang pengalaman sukar kami membuat PPT membuatkan kami menitiskan air mata. "Ia mengambil masa tiga bulan untuk membuat PPT lebih daripada 20 muka surat, dan saya menyemaknya berpuluh-puluh kali. Saya rasa ingin muntah apabila saya melihat PPT itu." ialah PPT." Jika anda mengadakan mesyuarat dadakan, anda harus melakukannya
Semua anugerah CVPR 2024 diumumkan! Hampir 10,000 orang menghadiri persidangan itu di luar talian dan seorang penyelidik Cina dari Google memenangi anugerah kertas terbaik
Jun 20, 2024 pm 05:43 PM
Pada awal pagi 20 Jun, waktu Beijing, CVPR2024, persidangan penglihatan komputer antarabangsa teratas yang diadakan di Seattle, secara rasmi mengumumkan kertas kerja terbaik dan anugerah lain. Pada tahun ini, sebanyak 10 kertas memenangi anugerah, termasuk 2 kertas terbaik dan 2 kertas pelajar terbaik Selain itu, terdapat 2 pencalonan kertas terbaik dan 4 pencalonan kertas pelajar terbaik. Persidangan teratas dalam bidang visi komputer (CV) ialah CVPR, yang menarik sejumlah besar institusi penyelidikan dan universiti setiap tahun. Mengikut statistik, sebanyak 11,532 kertas telah diserahkan tahun ini, 2,719 daripadanya diterima, dengan kadar penerimaan 23.6%. Menurut analisis statistik data CVPR2024 Institut Teknologi Georgia, dari perspektif topik penyelidikan, bilangan kertas terbesar ialah sintesis dan penjanaan imej dan video (Imageandvideosyn
Daripada logam kosong kepada model besar dengan 70 bilion parameter, berikut ialah tutorial dan skrip sedia untuk digunakan
Jul 24, 2024 pm 08:13 PM
Kami tahu bahawa LLM dilatih pada kelompok komputer berskala besar menggunakan data besar-besaran Tapak ini telah memperkenalkan banyak kaedah dan teknologi yang digunakan untuk membantu dan menambah baik proses latihan LLM. Hari ini, perkara yang ingin kami kongsikan ialah artikel yang mendalami teknologi asas dan memperkenalkan cara menukar sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian pun menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM. Artikel ini datang daripada Imbue, sebuah permulaan AI yang berusaha untuk mencapai kecerdasan am dengan memahami cara mesin berfikir. Sudah tentu, mengubah sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM bukanlah proses yang mudah, penuh dengan penerokaan dan percubaan dan kesilapan, tetapi Imbue akhirnya berjaya melatih LLM dengan 70 bilion parameter proses terkumpul
AI sedang digunakan |. AI mencipta vlog kehidupan seorang gadis yang tinggal bersendirian, yang menerima berpuluh ribu suka dalam masa 3 hari
Aug 07, 2024 pm 10:53 PM
Editor Laporan Kuasa Mesin: Yang Wen Gelombang kecerdasan buatan yang diwakili oleh model besar dan AIGC telah mengubah cara kita hidup dan bekerja secara senyap-senyap, tetapi kebanyakan orang masih tidak tahu cara menggunakannya. Oleh itu, kami telah melancarkan lajur "AI dalam Penggunaan" untuk memperkenalkan secara terperinci cara menggunakan AI melalui kes penggunaan kecerdasan buatan yang intuitif, menarik dan padat serta merangsang pemikiran semua orang. Kami juga mengalu-alukan pembaca untuk menyerahkan kes penggunaan yang inovatif dan praktikal. Pautan video: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Baru-baru ini, vlog kehidupan seorang gadis yang tinggal bersendirian menjadi popular di Xiaohongshu. Animasi gaya ilustrasi, ditambah dengan beberapa perkataan penyembuhan, boleh diambil dengan mudah dalam beberapa hari sahaja.
Mengira 12 titik kesakitan RAG, arkitek kanan NVIDIA mengajar penyelesaian
Jul 11, 2024 pm 01:53 PM
Retrieval-augmented generation (RAG) ialah teknik yang menggunakan perolehan semula untuk meningkatkan model bahasa. Secara khusus, sebelum model bahasa menjana jawapan, ia mendapatkan semula maklumat yang berkaitan daripada pangkalan data dokumen yang luas dan kemudian menggunakan maklumat ini untuk membimbing proses penjanaan. Teknologi ini boleh meningkatkan ketepatan dan perkaitan kandungan dengan banyak, mengurangkan masalah halusinasi dengan berkesan, meningkatkan kelajuan kemas kini pengetahuan, dan meningkatkan kebolehkesanan penjanaan kandungan. RAG sudah pasti salah satu bidang penyelidikan kecerdasan buatan yang paling menarik. Untuk butiran lanjut tentang RAG, sila rujuk artikel lajur di tapak ini "Apakah perkembangan baharu dalam RAG, yang pakar dalam menebus kekurangan model besar?" Ulasan ini menerangkannya dengan jelas." Tetapi RAG tidak sempurna, dan pengguna sering menghadapi beberapa "titik kesakitan" apabila menggunakannya. Baru-baru ini, penyelesaian AI generatif termaju NVIDIA
Bagaimana untuk menilai keberkesanan kos sokongan komersial untuk rangka kerja Java
Jun 05, 2024 pm 05:25 PM
Menilai kos/prestasi sokongan komersial untuk rangka kerja Java melibatkan langkah-langkah berikut: Tentukan tahap jaminan yang diperlukan dan jaminan perjanjian tahap perkhidmatan (SLA). Pengalaman dan kepakaran pasukan sokongan penyelidikan. Pertimbangkan perkhidmatan tambahan seperti peningkatan, penyelesaian masalah dan pengoptimuman prestasi. Timbang kos sokongan perniagaan terhadap pengurangan risiko dan peningkatan kecekapan.
Seorang lagi pemain tahap Sora akan datang ke jalanan! Kami membandingkannya dengan Sora dan Keling.
Aug 02, 2024 am 10:19 AM
Apabila Sora gagal keluar, lawan OpenAI menggunakan senjata mereka untuk memusnahkan jalanan. Jika Sora tidak dibuka untuk digunakan, ia benar-benar akan dicuri! Hari ini, LumaAI pemula San Francisco memainkan kad truf dan melancarkan generasi baharu model penjanaan video AI DreamMachine. Percuma dan tersedia untuk semua orang. Menurut laporan, model itu boleh menghasilkan video realistik berkualiti tinggi berdasarkan penerangan teks ringkas, dengan kesan yang setanding dengan Sora. Sebaik sahaja berita itu keluar, sebilangan besar pengguna menyerbu ke laman web rasmi untuk mencubanya. Walaupun pegawai mendakwa model itu boleh menjana video 120 bingkai dalam masa dua minit sahaja, ramai pengguna telah menunggu berjam-jam di laman web rasmi berikutan lonjakan kunjungan. BarkleyDai, ketua pertumbuhan produk Luma, terpaksa mengulas mengenai Discord
Kuaishou Keling AI dibuka sepenuhnya untuk ujian dalaman secara global, dan kesan model telah dinaik taraf semula
Jul 24, 2024 pm 08:34 PM
Pada 24 Julai, model besar generasi video Kuaishou Keling AI mengumumkan bahawa model asas telah dinaik taraf semula dan dibuka sepenuhnya untuk ujian dalaman. Kuaishou berkata bahawa untuk membolehkan lebih ramai pengguna menggunakan Keling AI dan lebih baik memenuhi tahap keperluan penggunaan pencipta yang berbeza, mulai sekarang, berdasarkan ujian dalaman terbuka sepenuhnya, ia juga akan melancarkan sistem keahlian secara rasmi untuk kategori berbeza Memberi perkhidmatan fungsian eksklusif yang sepadan. Pada masa yang sama, model asas Keling AI juga telah dinaik taraf semula untuk meningkatkan lagi pengalaman pengguna. Kesan model asas telah dinaik taraf untuk meningkatkan lagi pengalaman pengguna Sejak dikeluarkan lebih sebulan yang lalu, Keling AI telah dinaik taraf dan diulang berkali-kali Dengan pelancaran sistem keahlian ini, kesan model asas Keling AI telah sekali sekali lagi mengalami transformasi. Yang pertama ialah kualiti gambar telah dipertingkatkan dengan ketara Kualiti visual yang dihasilkan melalui model asas yang dinaik taraf
