首頁 後端開發 Python教學 Django程式設計:從理論到實際的完整指南

Django程式設計:從理論到實際的完整指南

Jun 23, 2023 am 10:18 AM
理論 django 實際

Django是一個開源的web應用程式框架,它使用Python語言編寫。自從發布以來,它已經成為了開發高品質Web應用程式的首選框架之一。

本文將向您介紹Django的基礎知識,包括從理論到實際的完整指南。我們將涵蓋以下內容:

  1. Django的背景和發展歷程
  2. Django的基礎
  3. Django的MVC架構和MTV架構

  • # Django的路由系統和視圖
  • Django的模板系統
  • Django的表單處理
Django的資料庫存取
  1. Django的使用者認證系統
Django的Web伺服器和部署

Django的背景和發展歷程

Django出現在2005年,是由一群新聞群組編輯和程式設計師創建的。他們為處理大量的Web內容而創建了一個框架。 Django的主要目標是為開發Web應用程式提供一個簡單的框架。

    Django程式框架有一個眾所周知的名字:The Web framework for perfectionists with deadlines. 這是因為Django強調快速、高效、簡單、安全和可擴展性等開發標準。
Django的基礎

Django是基於MVC設計模式,它將程式拆分成三個部分:Model、View和Controller。這些組件將程式分為資料部分、使用者介面和橋樑部分。 Django將MVC稱為MTV架構,並引入了Template層。

Django核心元件包括:

  1. 路由系統:用於將一個URL位址對應到一個程式視圖
檢視系統:在前端使用者介面顯示的模板系列

ORM物件關聯映射:用於管理資料庫中的資料

中間件:透過擴展發射請求和接收回應的中間件類別
  • Django的MVC架構和MTV架構
  • MVC模式的目標是將一個應用程式拆分為三個元件:Model、View和Controller。 Model是應用程式的資料部分。它包含應用程式資料的元件。 View是應用程式的使用者介面的部分。它負責介面和數據的交互。 Controller是MVC的橋樑。它將Model和View連接起來。 Controller在MVC中處理所有應用程式邏輯。
    Django引進了MTV架構。在MTV中,Model是資料庫中儲存資料的部分。 Template層是MTV的View部分。在MTV中,View是邏輯部分,可以透過使用Python編寫。視圖回應來自特定URL的請求,並包括從資料庫中檢索資料並將其組裝到模板中的所有邏輯。
  1. 一個簡單的MTV範例可以看做是一個表示學生清單的範本。資料庫中儲存所有學生的資訊。視圖從資料庫中檢索資料並將其傳遞到範本中,以便使用者可以管理所有學生的資訊。

Django的路由系統和視圖

    Django的路由系統將請求的URL位址對應到視圖函數。一個URL位址就是一個字串,它指示應用程式需要顯示頁面的位置和視圖。
  • 使用Django的路由系統,可以使用標準正規表示式語法或範本視圖處理複雜路由。例如,可以使用以下類型的路由:
  • 例如,我們可以透過將以下內容新增到urls.py檔案中來將URL /admin對應到一個視圖:admin_site.site.urls:
  •   from django.contrib import admin
      from django.conf.urls import url, include
       
      admin.autodiscover()
       
      urlpatterns = [
          url(r'^admin/', admin.site.urls),
      ]
    
    登入後複製
Django的模板系統
  1. Django的模板系統使開發人員能夠在網站中使用模板高效建立程式碼。 Django模板引擎允許在使用Python編寫邏輯之前將模板全部轉換為HTML程式碼。

模板的一些基本概念包括:

模板變數:由雙大括號{{}}括起來。模板變數是需要在渲染時替換為實際值的佔位符。

模板標記:由花括號{% %}括起來。模板標記將控制模板如何渲染。例如,{% if %}括號用於在範本中使用條件。 ######模板過濾器:在模板變數上使用的修飾符。 ############Django的表單處理#########Django的表單處理系統是Web應用程式中的一部分,用於處理輸入和輸出到資料庫。 Django要求開發人員定義表單類,該類別定義表單在頁面上顯示的方式。這樣做的好處是讓開發人員了解表單的具體細節,增加應用程式的安全性和可維護性。 ######用於表單處理的關鍵類別包括:#########Form:定義表單的每個欄位######ModelForm:從模型中自動建立表單#### ##FormView:處理表單並顯示範本############Django的資料庫存取權#########Django ORM是一個進階的物件關聯映射框架。 ORM允許開發人員使用Python編寫模型類別並將其映射到資料庫表。 Django ORM提供了資料存取層,允許透過模型描述資料結構。 ######ORM有兩個主要面向:模型定義和資料運算。模型定義描述了應用程式中的實體,並為該實體定義了屬性。資料操作是實體和資料庫中儲存資料之間轉換的過程。 ######ORM的主要特點包括:###
  • Pythonic:使用Python的資料類型和語法格局
  • Model-centric:模型是迄今為止的最重要的部分
  • DRY:資料定義和操作在一起
  • 外掛程式:支援多個ORM和資料庫
  • 廣泛的查詢API:包含複雜的查詢和連線
    ##Django的使用者認證系統
Django具有內建的使用者認證系統,這是一種在網路應用程式中管理使用者身份驗證的標準方法。使用者認證系統包括:

    使用者名稱和密碼的註冊
  • 登入/登出
  • 電腦端驗證和會話安全性
Django使用者認證系統內建了以下認證後端:

    User
  • PasswordResetToken
  • EmailVerificationToken
  • SocialAuthenticatio
    #Django的Web伺服器和部署
在生產環境中,Django推薦使用Apache和nginx等成熟的Web伺服器。 Django還提供了一個名為Gunicorn的Python WSGI HTTP伺服器,它是一種與Django整合的輕量級Web伺服器。

我們可以使用以下指令啟動Gunicorn伺服器:

gunicorn myproject.wsgi: application -w 2 -b: 8000

Django也提供了一種名為Fabric的部署工具。透過使用Fabric,Django開發人員可以輕鬆設定和部署Django Web應用程式。

總結

Django是一個高效能、簡單、快速、可擴展且安全的網路應用程式框架。它採用MTV架構,具有內建的ORM系統和用戶認證系統,還提供了一個靈活的模板系統和強大的表單處理。

我們的指南提供了基礎知識,並介紹了Django開發的關鍵方面,包括路由系統、視圖處理、資料庫存取、表單處理、Web伺服器和部署。希望這篇文章能夠幫助您開始Django程式設計。

以上是Django程式設計:從理論到實際的完整指南的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

本網站聲明
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱工具

記事本++7.3.1

記事本++7.3.1

好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版

SublimeText3漢化版

中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1

禪工作室 13.0.1

強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

突破傳統缺陷檢測的界限,\'Defect Spectrum\'首次實現超高精度豐富語意的工業缺陷檢測。 突破傳統缺陷檢測的界限,\'Defect Spectrum\'首次實現超高精度豐富語意的工業缺陷檢測。 Jul 26, 2024 pm 05:38 PM

在現代製造業中,精準的缺陷檢測不僅是確保產品品質的關鍵,更是提升生產效率的核心。然而,現有的缺陷檢測資料集常常缺乏實際應用所需的精確度和語意豐富性,導致模型無法辨識特定的缺陷類別或位置。為了解決這個難題,由香港科技大學廣州和思謀科技組成的頂尖研究團隊,創新地開發了「DefectSpectrum」資料集,為工業缺陷提供了詳盡、語義豐富的大規模標註。如表一所示,相較於其他工業資料集,「DefectSpectrum」資料集提供了最多的缺陷標註(5438張缺陷樣本),最細緻的缺陷分類(125個缺陷類別

英偉達對話模式ChatQA進化到2.0版本,上下文長度提到128K 英偉達對話模式ChatQA進化到2.0版本,上下文長度提到128K Jul 26, 2024 am 08:40 AM

開放LLM社群正是百花齊放、競相爭鳴的時代,你能看到Llama-3-70B-Instruct、QWen2-72B-Instruct、Nemotron-4-340B-Instruct、Mixtral-8x22BInstruct-v0.1等許多表現優良的模型。但是,相較於以GPT-4-Turbo為代表的專有大模型,開放模型在許多領域仍有明顯差距。在通用模型之外,也有一些專精關鍵領域的開放模型已被開發出來,例如用於程式設計和數學的DeepSeek-Coder-V2、用於視覺-語言任務的InternVL

數百萬晶體資料訓練,解決晶體學相位問題,深度學習方法PhAI登Science 數百萬晶體資料訓練,解決晶體學相位問題,深度學習方法PhAI登Science Aug 08, 2024 pm 09:22 PM

編輯|KX時至今日,晶體學所測定的結構細節和精度,從簡單的金屬到大型膜蛋白,是任何其他方法都無法比擬的。然而,最大的挑戰——所謂的相位問題,仍然是從實驗確定的振幅中檢索相位資訊。丹麥哥本哈根大學研究人員,開發了一種解決晶體相問題的深度學習方法PhAI,利用數百萬人工晶體結構及其相應的合成衍射數據訓練的深度學習神經網絡,可以產生準確的電子密度圖。研究表明,這種基於深度學習的從頭算結構解決方案方法,可以以僅2埃的分辨率解決相位問題,該分辨率僅相當於原子分辨率可用數據的10%到20%,而傳統的從頭算方

GoogleAI拿下IMO奧數銀牌,數學推理模型AlphaProof面世,強化學習 is so back GoogleAI拿下IMO奧數銀牌,數學推理模型AlphaProof面世,強化學習 is so back Jul 26, 2024 pm 02:40 PM

對AI來說,奧數不再是問題了。本週四,GoogleDeepMind的人工智慧完成了一項壯舉:用AI做出了今年國際數學奧林匹克競賽IMO的真題,並且距拿金牌僅一步之遙。上週剛結束的IMO競賽共有六道賽題,涉及代數、組合學、幾何和數論。谷歌提出的混合AI系統做對了四道,獲得28分,達到了銀牌水準。本月初,UCLA終身教授陶哲軒剛剛宣傳了百萬美元獎金的AI數學奧林匹克競賽(AIMO進步獎),沒想到7月還沒過,AI的做題水平就進步到了這種水平。 IMO上同步做題,做對了最難題IMO是歷史最悠久、規模最大、最負

PRO | 為什麼基於 MoE 的大模型更值得關注? PRO | 為什麼基於 MoE 的大模型更值得關注? Aug 07, 2024 pm 07:08 PM

2023年,幾乎AI的每個領域都在以前所未有的速度進化,同時,AI也不斷地推動著具身智慧、自動駕駛等關鍵賽道的技術邊界。在多模態趨勢下,Transformer作為AI大模型主流架構的局面是否會撼動?為何探索基於MoE(專家混合)架構的大模型成為業界新趨勢?大型視覺模型(LVM)能否成為通用視覺的新突破? ……我們從過去的半年發布的2023年本站PRO會員通訊中,挑選了10份針對以上領域技術趨勢、產業變革進行深入剖析的專題解讀,助您在新的一年裡為大展宏圖做好準備。本篇解讀來自2023年Week50

為大模型提供全新科學複雜問答基準與評估體系,UNSW、阿貢、芝加哥大學等多家機構共同推出SciQAG框架 為大模型提供全新科學複雜問答基準與評估體系,UNSW、阿貢、芝加哥大學等多家機構共同推出SciQAG框架 Jul 25, 2024 am 06:42 AM

編輯|ScienceAI問答(QA)資料集在推動自然語言處理(NLP)研究中發揮著至關重要的作用。高品質QA資料集不僅可以用於微調模型,也可以有效評估大語言模型(LLM)的能力,尤其是針對科學知識的理解和推理能力。儘管目前已有許多科學QA數據集,涵蓋了醫學、化學、生物等領域,但這些數據集仍有一些不足之處。其一,資料形式較為單一,大多數為多項選擇題(multiple-choicequestions),它們易於進行評估,但限制了模型的答案選擇範圍,無法充分測試模型的科學問題解答能力。相比之下,開放式問答

Nature觀點,人工智慧在醫學上的測試一片混亂,該怎麼做? Nature觀點,人工智慧在醫學上的測試一片混亂,該怎麼做? Aug 22, 2024 pm 04:37 PM

編輯|ScienceAI基於有限的臨床數據,數百種醫療演算法已被批准。科學家們正在討論由誰來測試這些工具,以及如何最好地進行測試。 DevinSingh在急診室目睹了一名兒科患者因長時間等待救治而心臟驟停,這促使他探索AI在縮短等待時間中的應用。 Singh利用了SickKids急診室的分診數據,與同事們建立了一系列AI模型,用於提供潛在診斷和推薦測試。一項研究表明,這些模型可以加快22.3%的就診速度,將每位需要進行醫學檢查的患者的結果處理速度加快近3小時。然而,人工智慧演算法在研究中的成功只是驗證此

準確率達60.8%,浙大基於Transformer的化學逆合成預測模型,登Nature子刊 準確率達60.8%,浙大基於Transformer的化學逆合成預測模型,登Nature子刊 Aug 06, 2024 pm 07:34 PM

編輯|KX逆合成是藥物發現和有機合成中的關鍵任務,AI越來越多地用於加快這一過程。現有AI方法性能不盡人意,多樣性有限。在實踐中,化學反應通常會引起局部分子變化,反應物和產物之間存在很大重疊。受此啟發,浙江大學侯廷軍團隊提出將單步逆合成預測重新定義為分子串編輯任務,迭代細化目標分子串以產生前驅化合物。並提出了基於編輯的逆合成模型EditRetro,該模型可以實現高品質和多樣化的預測。大量實驗表明,模型在標準基準資料集USPTO-50 K上取得了出色的性能,top-1準確率達到60.8%。

See all articles