So starten Sie Ihr Django-Projekt richtig
Django ist ein robustes und vielseitiges Python-Framework zur Vereinfachung der Webentwicklung. Allerdings kann die Art und Weise, wie Sie Ihr Django-Projekt starten, erhebliche Auswirkungen auf dessen Skalierbarkeit, Wartbarkeit und Leistung haben. Dieser Leitfaden bietet eine umfassende Schritt-für-Schritt-Anleitung, die Ihnen hilft, Ihr Django-Projekt richtig zu starten und eine solide Grundlage für den Erfolg zu schaffen.
1. Richten Sie Ihre Umgebung ein
Installieren Sie Python
Django ist ein Python-basiertes Framework, daher muss Python auf Ihrem System installiert sein. Besuchen Sie python.org, um die neueste Version herunterzuladen (3.8 oder höher empfohlen). Überprüfen Sie die Installation:
python --version
Installieren Sie Pip
Pip ist der Paketmanager von Python, der normalerweise mit Python gebündelt ist. Überprüfen Sie, ob Pip installiert ist:
pip --version
Wenn nicht, installieren Sie es, indem Sie den Anweisungen auf der offiziellen Pip-Website folgen.
2. Verwenden Sie eine virtuelle Umgebung
Eine virtuelle Umgebung isoliert Ihre Projektabhängigkeiten und verhindert so Konflikte mit anderen Projekten. So erstellen Sie eines:
- Virtualenv installieren:
pip install virtualenv
- Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung:
mkdir django_project cd django_project virtualenv venv
-
Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung:
- Unter Windows:
venv\Scripts\activate
-
Unter macOS/Linux:
source venv/bin/activate
Sie werden feststellen, dass auf Ihrem Terminal jetzt (venv) angezeigt wird, was darauf hinweist, dass die virtuelle Umgebung aktiv ist.
3. Django installieren
Installieren Sie Django in der virtuellen Umgebung:
pip install django
Überprüfen Sie die Installation:
django-admin --version
4. Erstellen Sie Ihr Django-Projekt
Um ein neues Projekt zu starten, verwenden Sie den Befehl startproject:
django-admin startproject myproject .
Dadurch entsteht folgende Struktur:
myproject/ ├── manage.py ├── myproject/ │ ├── __init__.py │ ├── asgi.py │ ├── settings.py │ ├── urls.py │ ├── wsgi.py
5. Konfigurieren Sie Ihre Einstellungen
Öffnen Sie myproject/settings.py und nehmen Sie die folgenden wesentlichen Konfigurationen vor:
DEBUG-Modus
Setzen Sie DEBUG während der Entwicklung auf True. Für die Produktion muss dies auf False gesetzt werden.
DEBUG = True
Zulässige Hosts
Fügen Sie Ihre Domain oder IP-Adresse zur ALLOWED_HOSTS-Liste hinzu:
ALLOWED_HOSTS = ['127.0.0.1', 'localhost']
Geheime Schlüsselverwaltung
Verwenden Sie Umgebungsvariablen oder Bibliotheken wie python-depair, um Ihren SECRET_KEY sicher zu halten. Ersetzen Sie den fest codierten Schlüssel durch:
python --version
6. Datenbank einrichten
Django verwendet für die Entwicklung standardmäßig SQLite, Sie können jedoch eine Produktionsdatenbank wie PostgreSQL oder MySQL konfigurieren. Aktualisieren Sie DATABASES in „settings.py“ nach Bedarf. Um beispielsweise PostgreSQL zu verwenden:
- Installieren Sie den PostgreSQL-Client:
pip --version
- DATENBANKEN konfigurieren:
pip install virtualenv
Migrationen ausführen, um anfängliche Datenbankkonfigurationen anzuwenden:
mkdir django_project cd django_project virtualenv venv
7. Erstellen Sie einen Superuser
Erstellen Sie ein Administratorkonto für Ihr Projekt:
venv\Scripts\activate
Geben Sie einen Benutzernamen, eine E-Mail-Adresse und ein Passwort ein, wenn Sie dazu aufgefordert werden.
8. Führen Sie den Entwicklungsserver aus
Starten Sie den Server, um Ihr Projekt-Setup zu überprüfen:
source venv/bin/activate
Besuchen Sie http://127.0.0.1:8000/ in Ihrem Browser. Wenn Sie die Standard-Django-Begrüßungsseite sehen, wird Ihr Projekt erfolgreich ausgeführt.
9. Versionskontrolle mit Git
Initialisieren Sie Git in Ihrem Projektverzeichnis:
pip install django
Fügen Sie alle Dateien hinzu und führen Sie Ihren ersten Commit durch:
django-admin --version
Erstellen Sie eine .gitignore-Datei, um unnötige Dateien auszuschließen:
django-admin startproject myproject .
10. Planen Sie Ihre App-Struktur
Django-Projekte basieren auf modularen Apps. Um Funktionen hinzuzufügen, erstellen Sie eine App:
myproject/ ├── manage.py ├── myproject/ │ ├── __init__.py │ ├── asgi.py │ ├── settings.py │ ├── urls.py │ ├── wsgi.py
Registrieren Sie die App in Settings.py unter INSTALLED_APPS:
DEBUG = True
11. Statische Dateien und Mediendateien einrichten
Definieren Sie Pfade für statische Dateien und Mediendateien in Settings.py:
ALLOWED_HOSTS = ['127.0.0.1', 'localhost']
Führen Sie den folgenden Befehl aus, um statische Dateien für die Produktion zu sammeln:
from decouple import config SECRET_KEY = config('SECRET_KEY', default='unsafe-default-key')
12. Best Practices für die Sicherheit implementieren
Vor der Bereitstellung in der Produktion implementieren Sie die Sicherheitsfunktionen von Django:
- Setzen Sie DEBUG = False.
- Verwenden Sie Umgebungsvariablen für sensible Daten.
- Konfigurieren Sie HTTPS für Ihren Server.
- Fügen Sie sichere Middleware-Einstellungen wie SECURE_HSTS_SECONDS hinzu.
Letzte Gedanken
Um ein Django-Projekt richtig zu starten, geht es um mehr als nur das Ausführen von Befehlen – es geht darum, eine saubere, skalierbare und wartbare Grundlage zu schaffen. Indem Sie diese Schritte befolgen, stellen Sie sicher, dass Ihr Projekt für das Wachstum bereit ist und den Best Practices für Entwicklungs- und Produktionsumgebungen entspricht. Viel Spaß beim Codieren!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo starten Sie Ihr Django-Projekt richtig. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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