Django编程:从理论到实际的完整指南
Django是一个开源的web应用程序框架,它使用Python语言编写。自从发布以来,它已经成为了开发高质量Web应用程序的首选框架之一。
本文将向您介绍Django的基础知识,包括从理论到实际的完整指南。我们将涵盖以下内容:
- Django的背景和发展历程
- Django的基础知识
- Django的MVC架构和MTV架构
- Django的路由系统和视图
- Django的模板系统
- Django的表单处理
- Django的数据库访问
- Django的用户认证系统
- Django的Web服务器和部署
- Django的背景和发展历程
Django出现在2005年,是由一群新闻组编辑和程序员创建的。他们为处理大量的Web内容而创建了一个框架。Django的主要目标是为开发Web应用程序提供一个简单的框架。
Django程序框架有一个众所周知的名字:The Web framework for perfectionists with deadlines. 这是因为Django强调快速、高效、简单、安全和可扩展性等开发标准。
- Django的基础知识
Django基于MVC设计模式,它将程序拆分成三个部分:Model、View和Controller。这些组件将程序分为数据部分、用户界面和桥梁部分。Django将MVC称为MTV架构,并引入了Template层。
Django核心组件包括:
- 路由系统:用于将一个URL地址映射到一个程序视图
- 视图系统:在前端用户界面显示的模板系列
- ORM对象关系映射:用于管理数据库中的数据
- 中间件:通过扩展发射请求和接收响应的中间件类
- Django的MVC架构和MTV架构
MVC模式的目标是将一个应用程序拆分为三个组件:Model、View和Controller。Model是应用程序的数据部分。它包含应用程序数据的组件。View是应用程序的用户界面的部分。它负责界面和数据的交互。Controller是MVC的桥梁。它将Model和View连接起来。Controller在MVC中处理所有应用程序逻辑。
Django引入了MTV架构。在MTV中,Model是数据库中存储数据的部分。Template层是MTV的View部分。在MTV中,View是逻辑部分,可以通过使用Python编写。视图响应来自特定URL的请求,并包括从数据库中检索数据并将其组装到模板中的所有逻辑。
一个简单的MTV例子可以看做是一个表示学生列表的模板。数据库中存储所有学生的信息。视图从数据库中检索数据并将其传递到模板中,以便用户可以管理所有学生的信息。
- Django的路由系统和视图
Django的路由系统将请求的URL地址映射到视图函数。一个URL地址就是一个字符串,它指示应用程序需要显示页面的位置和视图。
使用Django的路由系统,可以使用标准正则表达式语法或模板视图处理复杂路由。例如,可以使用以下类型的路由:
例如,我们可以通过将以下内容添加到urls.py文件中来将URL /admin映射到一个视图: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), ]
- Django的模板系统
Django的模板系统使开发人员能够在网站中使用模板高效构建代码。Django模板引擎允许在使用Python编写逻辑之前将模板全部转换为HTML代码。
模板的一些基本概念包括:
- 模板变量:由双大括号{{}}括起来。模板变量是需要在渲染时替换为实际值的占位符。
- 模板标记:由花括号{% %}括起来。模板标记将控制模板如何渲染。例如,{% if %}括号用于在模板中使用条件。
- 模板过滤器:在模板变量上使用的修饰符。
- Django的表单处理
Django的表单处理系统是Web应用程序中的一部分,用于处理输入和输出到数据库。Django要求开发人员定义表单类,该类定义表单在页面上显示的方式。这样做的好处是让开发人员了解表单的具体细节,增加应用程序的安全性和可维护性。
用于表单处理的关键类包括:
- Form:定义表单的每个字段
- ModelForm:从模型中自动创建表单
- FormView:处理表单并显示模板
- Django的数据库访问
Django ORM是一个高级的对象关系映射框架。ORM允许开发人员使用Python编写模型类并将其映射到数据库表。Django ORM提供了数据访问层,允许通过模型描述数据结构。
ORM有两个主要方面:模型定义和数据操作。模型定义描述了应用程序中的实体,并为该实体定义了属性。数据操作是实体和数据库中存储数据之间转换的过程。
ORM的主要特点包括:
- Pythonic:使用Python的数据类型和语法格局
- Model-centric:模型是迄今为止的最重要的部分
- DRY:数据定义和操作在一起
- 插件式:支持多个ORM和数据库
- 广泛的查询API:包括复杂的查询和连接
- Django的用户认证系统
Django具有内置的用户认证系统,这是一种在Web应用程序中管理用户身份验证的标准方法。用户认证系统包括:
- 用户名和密码的注册
- 登录/注销
- 计算机端验证和会话安全性
Django用户认证系统内置了以下认证后端:
- User
- PasswordResetToken
- EmailVerificationToken
- SocialAuthenticatio
- Django的Web服务器和部署
在生产环境中,Django推荐使用Apache和nginx等成熟的Web服务器。Django还提供了一个名为Gunicorn的Python WSGI HTTP服务器,它是一种与Django集成的轻量级Web服务器。
我们可以使用以下命令启动Gunicorn服务器:
gunicorn myproject.wsgi: application -w 2 -b: 8000
Django还提供了一种名为Fabric的部署工具。通过使用Fabric,Django开发人员可以轻松设置和部署Django Web应用程序。
总结
Django是一个高效、简单、快速、可扩展和安全的Web应用程序框架。它采用MTV架构,具有内置的ORM系统和用户认证系统,还提供了一个灵活的模板系统和强大的表单处理。
我们的指南提供了基础知识,并介绍了Django开发的关键方面,包括路由系统、视图处理、数据库访问、表单处理、Web服务器和部署。希望这篇文章能够帮助您开始Django编程。
以上是Django编程:从理论到实际的完整指南的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

在现代制造业中,精准的缺陷检测不仅是保证产品质量的关键,更是提升生产效率的核心。然而,现有的缺陷检测数据集常常缺乏实际应用所需的精确度和语义丰富性,导致模型无法识别具体的缺陷类别或位置。为了解决这一难题,由香港科技大学广州和思谋科技组成的顶尖研究团队,创新性地开发出了“DefectSpectrum”数据集,为工业缺陷提供了详尽、语义丰富的大规模标注。如表一所示,相比其他工业数据集,“DefectSpectrum”数据集提供了最多的缺陷标注(5438张缺陷样本),最细致的缺陷分类(125种缺陷类别

开放LLM社区正是百花齐放、竞相争鸣的时代,你能看到Llama-3-70B-Instruct、QWen2-72B-Instruct、Nemotron-4-340B-Instruct、Mixtral-8x22BInstruct-v0.1等许多表现优良的模型。但是,相比于以GPT-4-Turbo为代表的专有大模型,开放模型在很多领域依然还有明显差距。在通用模型之外,也有一些专精关键领域的开放模型已被开发出来,比如用于编程和数学的DeepSeek-Coder-V2、用于视觉-语言任务的InternVL

编辑|KX时至今日,晶体学所测定的结构细节和精度,从简单的金属到大型膜蛋白,是任何其他方法都无法比拟的。然而,最大的挑战——所谓的相位问题,仍然是从实验确定的振幅中检索相位信息。丹麦哥本哈根大学研究人员,开发了一种解决晶体相问题的深度学习方法PhAI,利用数百万人工晶体结构及其相应的合成衍射数据训练的深度学习神经网络,可以生成准确的电子密度图。研究表明,这种基于深度学习的从头算结构解决方案方法,可以以仅2埃的分辨率解决相位问题,该分辨率仅相当于原子分辨率可用数据的10%到20%,而传统的从头算方

对于AI来说,奥数不再是问题了。本周四,谷歌DeepMind的人工智能完成了一项壮举:用AI做出了今年国际数学奥林匹克竞赛IMO的真题,并且距拿金牌仅一步之遥。上周刚刚结束的IMO竞赛共有六道赛题,涉及代数、组合学、几何和数论。谷歌提出的混合AI系统做对了四道,获得28分,达到了银牌水平。本月初,UCLA终身教授陶哲轩刚刚宣传了百万美元奖金的AI数学奥林匹克竞赛(AIMO进步奖),没想到7月还没过,AI的做题水平就进步到了这种水平。IMO上同步做题,做对了最难题IMO是历史最悠久、规模最大、最负

编辑|ScienceAI基于有限的临床数据,数百种医疗算法已被批准。科学家们正在讨论由谁来测试这些工具,以及如何最好地进行测试。DevinSingh在急诊室目睹了一名儿科患者因长时间等待救治而心脏骤停,这促使他探索AI在缩短等待时间中的应用。Singh利用了SickKids急诊室的分诊数据,与同事们建立了一系列AI模型,用于提供潜在诊断和推荐测试。一项研究表明,这些模型可以加快22.3%的就诊速度,将每位需要进行医学检查的患者的结果处理速度加快近3小时。然而,人工智能算法在研究中的成功只是验证此

编辑|ScienceAI问答(QA)数据集在推动自然语言处理(NLP)研究发挥着至关重要的作用。高质量QA数据集不仅可以用于微调模型,也可以有效评估大语言模型(LLM)的能力,尤其是针对科学知识的理解和推理能力。尽管当前已有许多科学QA数据集,涵盖了医学、化学、生物等领域,但这些数据集仍存在一些不足。其一,数据形式较为单一,大多数为多项选择题(multiple-choicequestions),它们易于进行评估,但限制了模型的答案选择范围,无法充分测试模型的科学问题解答能力。相比之下,开放式问答

2023年,几乎AI的每个领域都在以前所未有的速度进化,同时,AI也在不断地推动着具身智能、自动驾驶等关键赛道的技术边界。多模态趋势下,Transformer作为AI大模型主流架构的局面是否会撼动?为何探索基于MoE(专家混合)架构的大模型成为业内新趋势?大型视觉模型(LVM)能否成为通用视觉的新突破?...我们从过去的半年发布的2023年本站PRO会员通讯中,挑选了10份针对以上领域技术趋势、产业变革进行深入剖析的专题解读,助您在新的一年里为大展宏图做好准备。本篇解读来自2023年Week50

编辑|KX逆合成是药物发现和有机合成中的一项关键任务,AI越来越多地用于加快这一过程。现有AI方法性能不尽人意,多样性有限。在实践中,化学反应通常会引起局部分子变化,反应物和产物之间存在很大重叠。受此启发,浙江大学侯廷军团队提出将单步逆合成预测重新定义为分子串编辑任务,迭代细化目标分子串以生成前体化合物。并提出了基于编辑的逆合成模型EditRetro,该模型可以实现高质量和多样化的预测。大量实验表明,模型在标准基准数据集USPTO-50 K上取得了出色的性能,top-1准确率达到60.8%。
