PWA 和 Django #什么是渐进式 Web 应用程序?
最初发布于 Substack: https://andresalvareziglesias.substack.com/p/pwa-and-django-1-what-is-a-web-application?r=1ymfiv
当前的网络应用程序不仅仅是显示交互式信息的网页。有时,它们的行为几乎就像本机应用程序一样。他们使用什么样的魔法来做到这一点?本系列文章将回答这个问题...
什么是渐进式 Web 应用程序
我喜欢 Mozilla 开发者网站 (https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/Progressive_web_apps) 上 PWA 的定义:
渐进式 Web 应用程序 (PWA) 是一种使用 Web 平台技术构建的应用程序,但提供类似于特定于平台的应用程序的用户体验。与网站一样,PWA 可以通过单个代码库在多个平台和设备上运行。与特定于平台的应用程序一样,它可以安装在设备上,可以在离线和后台运行,并且可以与设备和其他已安装的应用程序集成。
它是本机应用程序和网页之间的混合体,这要归功于当今网络浏览器的令人难以置信的功能,例如:
- 嵌入式数据库
- 线下工作者
- 桌面和移动操作系统集成
- 等等
在本系列文章中,我们将在 Google Project IDX 的帮助下,使用我们喜爱的 Django 开发一个离线且可安装的渐进式 Web 应用程序。
创建演示环境
创建 github 存储库:
在 IDX 中创建一个新应用程序并导入该存储库:
从 IDX 控制台初始化 Django 应用程序:
python -m venv ~/.venv source ~/.venv/bin/activate mkdir src cd src echo "django" > requirements.txt pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt django-admin startproject djangopwa
进行初始迁移并运行服务器:
python manage.py migrate python manage.py runserver
在项目 https://github.com/arifnd/nix-idx/ 的帮助下创建 IDX 文件以启用嵌入式预览,该项目编译了多个 IDX 配置:
cd ~/djangopwa wget https://raw.githubusercontent.com/arifnd/nix-idx/main/python/django/devserver.sh cd ~/djangopwa/.idx wget https://raw.githubusercontent.com/arifnd/nix-idx/main/python/django/dev.nix
注意:根据需要编辑默认的 dev.nix 和 devserver.sh 并重新启动 IDX 环境
然后,创建演示应用程序:
python manage.py startapp demo
添加一个空视图:
from django.shortcuts import render def index(request): context = {} return render(request, "index.html", context)
创建到新应用程序的路线:
from django.contrib import admin from django.urls import include, path urlpatterns = [ path("", include("demo.urls")), path('admin/', admin.site.urls), ]
再等几天,下一章就到了!
关于名单
在 Python 和 Docker 帖子中,我还会写一些其他相关主题,例如:
- 软件架构
- 编程环境
- Linux操作系统
- 等等
如果您发现了一些有趣的技术、编程语言或其他什么,请告诉我!我总是乐于学习新东西!
关于作者
我是 Andrés,一位来自帕尔马的全栈软件开发人员,我正在踏上提高编码技能的个人旅程。我也是一位自行出版的奇幻作家,以我的名字出版了四本小说。有什么问题都可以问我!
以上是PWA 和 Django #什么是渐进式 Web 应用程序?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

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Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优
