


Hey Entwickler! Willkommen zur ersten CollabSphere-Reihe. In diesem Beitrag richten wir CollabSphere mit einer modularen Architektur ein und unterteilen unsere Anwendung in verschiedene Komponenten: Benutzer, Räume und Chat.
Lass uns eintauchen!
Projektstruktur und Ersteinrichtung
Einrichten der virtuellen Umgebung
# create a folder named `CollabSphere` mkdir CollaSphere cd CollaSphere # Create a new virtual environment python -m venv .venv # Activate the virtual environment # For Windows .venv\Scripts\activate # For macOS/Linux source .venv/bin/activate # Install required packages pip install django djangorestframework channels pip install python-dotenv # for environment variables
Django-Projekt erstellen
# Create a new Django project django-admin startproject collabsphere . mkdir apps cd apps # Create our main chat, users, and room application python manage.py startapp chat python manage.py startapp users python manage.py startapp rooms
Projektkonfiguration
# collabSphere/settings.py import os from pathlib import Path BASE_DIR = Path(__file__).resolve().parent.parent INSTALLED_APPS = [ 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', 'django.contrib.contenttypes', 'django.contrib.sessions', 'django.contrib.messages', 'django.contrib.staticfiles', # Third-party apps 'rest_framework', 'channels', # Local apps 'apps.users.apps.UsersConfig', 'apps.rooms.apps.RoomsConfig', 'apps.chat.apps.ChatConfig', ] # Custom user model AUTH_USER_MODEL = 'users.User' # Update app directories import sys sys.path.insert(0, os.path.join(BASE_DIR, 'apps'))
Anforderungen.txt für unsere Abhängigkeitsanforderungen erstellen
# command pip freeze > requirements.txt asgiref==3.8.1 Django==5.1.3 djangorestframework==3.15.2 python-decouple==3.8 sqlparse==0.5.2 typing_extensions==4.12.2 pillow == 11.0.0 channels
URL-Konfiguration
# collabSphere/urls.py from django.contrib import admin from django.urls import path, include urlpatterns = [ path('admin/', admin.site.urls), path('', include('apps.users.urls')), path('rooms/', include('apps.rooms.urls')), path('chat/', include('apps.chat.urls')), ] This will be our path to our applications
Projektorganisation
Hier ist unsere endgültige Projektstruktur:
CollabSphere/ ├── apps/ │ ├── users/ │ │ ├── migrations/ │ │ ├── __init__.py │ │ ├── admin.py │ │ ├── apps.py │ │ ├── forms.py │ │ ├── models.py │ │ ├── urls.py │ │ └── views.py │ ├── rooms/ │ │ ├── migrations/ │ │ ├── __init__.py │ │ ├── admin.py │ │ ├── apps.py │ │ ├── models.py │ │ ├── urls.py │ │ └── views.py │ └── chat/ │ ├── migrations/ │ ├── __init__.py │ ├── admin.py │ ├── apps.py │ ├── consumers.py │ ├── models.py │ ├── urls.py │ └── views.py ├── collabSphere/ │ ├── __init__.py │ ├── asgi.py │ ├── settings.py │ ├── urls.py │ └── wsgi.py ├── static/ ├── docs/ ├── tests/ ├── manage.py └── requirements.txt
Hauptvorteile dieser Struktur
- Trennung der Belange: Jede App verwaltet ihre spezifische Funktionalität
- Wartbarkeit: Code einfacher zu warten und zu debuggen
- Skalierbarkeit: Kann problemlos neue Funktionen hinzufügen oder bestehende ändern
- Wiederverwendbarkeit: Apps können in anderen Projekten wiederverwendet werden
- Testen: Tests einfacher schreiben und organisieren
Nächste Schritte
Im nächsten Beitrag behandeln wir Folgendes:
- Benutzermodell (erweitert Djangos AbstractUser)
- Benutzerdefinierte Benutzerregistrierung
- Anmelde-/Abmeldeansichten
- Benutzerprofile
Ressourcen
Django-Dokumentation
collabsphere github link
Das ist alles für heute. Wir sehen uns in unserer nächsten Serie!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonCollabSphere-Teil Einrichten einer modularen Django-Chat-Anwendung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.

Python eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung, während C für hohe Leistung und zugrunde liegende Kontrolle geeignet ist. 1) Python ist einfach zu bedienen, mit prägnanter Syntax, und eignet sich für Datenwissenschaft und Webentwicklung. 2) C hat eine hohe Leistung und eine genaue Kontrolle und wird häufig bei der Programmierung von Spielen und Systemen verwendet.

Die Zeit, die zum Erlernen von Python erforderlich ist, variiert von Person zu Person, hauptsächlich von früheren Programmiererfahrungen, Lernmotivation, Lernressourcen und -methoden und Lernrhythmus. Setzen Sie realistische Lernziele und lernen Sie durch praktische Projekte am besten.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.


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