


Django ist ein Open-Source-Webframework, das auf der Python-Sprache basiert und es Entwicklern ermöglicht, mithilfe des Model-View-Controller (MVC)-Entwurfsmusters von Django schnell Webanwendungen zu erstellen. Die Versionen von Django werden sehr schnell aktualisiert. In diesem Artikel werden die Vor- und Nachteile der verschiedenen Versionen ausführlich analysiert, um Ihnen dabei zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen und spezifische Codebeispiele bereitzustellen.
- Django 1.8-Version
Django 1.8 ist die früheste und relativ vollständige Version. Sie bietet viele wichtige Funktionen, die auch in späteren Versionen verwendet werden, wie z. B. Systemerkennung und Migrationsframework. Darüber hinaus verfügt Django 1.8 nicht nur über eine umfangreiche Dokumentation und gute Sprachunterstützung, sondern unterstützt auch zwei Sprachversionen: Python2 und Python3.
Zusätzlich zu den oben genannten Vorteilen weist Django 1.8 auch Mängel auf. Erstens werden seine Sicherheitsprobleme einige Entwicklungsanforderungen einschränken. Zweitens ist Django 1.8 relativ langsam und kann die Vorteile moderner Hardware nicht voll ausnutzen.
- Django1.11-Version
Django1.11 ist eine Zwischenversion, die 2017 veröffentlicht wurde. Sie hat viele Verbesserungen basierend auf Django1.8 vorgenommen. Eine wesentliche Verbesserung in Django 1.11 ist die Verbesserung des Modells, einschließlich der Unterstützung der Abwärtskompatibilität und der Hinzufügung von Felderweiterungen. Darüber hinaus verwendet Django 1.11 auch neue Sprachfunktionen, unterstützt die Python 3-Version und wichtige Funktionen sind einfacher zu verwenden.
Im Vergleich zu Django 1.8 enthält Django 1.11 auch einige weitere neue Funktionen. Es bietet Unterstützung für verschlüsselte Cookies, um die Privatsphäre der Benutzer bestmöglich zu schützen. Darüber hinaus fügt Django 1.11 auch Leistungsverbesserungen zur Admin-Benutzeroberfläche hinzu, wodurch das Admin-Panel schneller und effizienter wird.
Natürlich weist Django 1.11 auch einige Mängel auf. Wie bei Django 1.8 bestehen weiterhin Sicherheitsprobleme. Darüber hinaus können einige High-End-Funktionen von Django 1.11 aufgrund der Abwärtskompatibilitätsverarbeitung nicht normal verwendet werden.
- Django2.0-Version
Django2.0 ist die neueste Version, die viele Verbesserungen basierend auf Django1.11 vorgenommen hat. Django 2.0 löst eine große Anzahl bestehender Sicherheitsprobleme. Gleichzeitig kann die Unterstützung offensichtlich unterschiedlicher Python 2- und Python 3-Codes die Verwendung für Entwickler erleichtern. Darüber hinaus hat Django2.0 in vielerlei Hinsicht auch die Leistung und Effizienz verbessert.
In Django 2.0 sind asynchrone Ansichten eine der beliebtesten neuen Funktionen. Asynchrone Ansichten sind ein neuer Ansichtstyp, der mehrere Anfragen gleichzeitig verarbeiten kann. Dadurch entfällt die Wartezeit auf E/A-Vorgänge aus dem Django-Framework, wodurch die Verarbeitungsgeschwindigkeit gleichzeitiger Verbindungen verbessert wird.
Zusätzlich zur asynchronen Ansichtsfunktion hat Django 2.0 auch viele Verbesserungen am Verwaltungspanel und der Routenveröffentlichung vorgenommen und so die Entwicklereffizienz verbessert.
Django2.0 hat jedoch auch einige Probleme, das offensichtlichste ist die Python2-Unterstützung. Da die Wartung von Python2 eingestellt wurde, haben viele Entwickler begonnen, Python3 zu verwenden. Dies wird keine Auswirkungen auf Python3-Benutzer oder neue Django2.0-Benutzer haben, es wird jedoch einige Einschränkungen für Python2-Benutzer geben.
Codebeispiel:
Schauen wir uns als Nächstes ein Beispiel an, das zeigt, wie grundlegende Ansichten und Routen in verschiedenen Versionen von Django erstellt werden.
Zuerst ist der Code für die Django 1.8-Version:
'''views.py'''
von django.http import HttpResponse
def hello(request):
return HttpResponse("Hello Django 1.8!")
'''urls.py'''
from django.conf.urls import url
from .views import hello
urlpatterns = [
url(r'^$', hello, name='hello'),
]
Der obige Code ist für die Verarbeitung einer einfachen HTTP-GET-Anfrage und die Anzeige einer einfachen Zeichenfolgennachricht verantwortlich. Wie führen Sie diesen Code in verschiedenen Versionen von Django erneut aus?
In Django1.11 müssen Sie die Ansichten wie folgt aktualisieren:
'''views.py'''
from django.http import HttpResponse
def hello(request):
return HttpResponse("Hello Django 1.11!")
''' urls. py'''
from django.urls import path
from .views import hello
urlpatterns = [
path('', hello, name='hello'),
]
In Django2.0 müssen Sie die Ansichten von einfachen Funktionen in definierte Klassen ändern. Methode:
'''views.py''''
von django.http import HttpResponse
von django.views import View
class HelloView(View):
def get(self, request): return HttpResponse("Hello Django 2.0")
''urls.py''
von django.urls Importpfad
from .views import HelloView
urlpatterns = [
path('', HelloView.as_view(), name='hello'),
]
Wie Sie sehen können, gibt es zwar viele Unterschiede zwischen verschiedenen Versionen von Django, wenn Sie sich mit den Änderungen vertraut machen und verstehen, welche Versionen für Sie am besten sind. Sie können es problemlos verwenden, wenn es Ihren Entwicklungsanforderungen entspricht.
Fazit:
In diesem Artikel wurden mehrere Versionen von Django betrachtet, von Django1.8 bis Django2.0. Jede Version hat ihre eigenen Vor- und Nachteile. Django1.8 ist die früheste und relativ vollständige Version mit umfangreicher Dokumentation und guter Sprachunterstützung. Django 1.11 fügt dem Admin-Panel Unterstützung für Cookies und Leistungsverbesserungen hinzu, um den Entwickleranforderungen besser gerecht zu werden. Django 2.0 hat viele Sicherheitsprobleme gelöst, die in früheren Versionen bestanden, und asynchrone Ansichten und andere Leistungsverbesserungen bereitgestellt, die die Entwicklereffizienz verbessern können.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDjango-Versionsvergleich: Detaillierte Analyse der Vor- und Nachteile verschiedener Versionen, um Ihnen dabei zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. 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.


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SecLists
SecLists ist der ultimative Begleiter für Sicherheitstester. Dabei handelt es sich um eine Sammlung verschiedener Arten von Listen, die häufig bei Sicherheitsbewertungen verwendet werden, an einem Ort. SecLists trägt dazu bei, Sicherheitstests effizienter und produktiver zu gestalten, indem es bequem alle Listen bereitstellt, die ein Sicherheitstester benötigen könnte. Zu den Listentypen gehören Benutzernamen, Passwörter, URLs, Fuzzing-Payloads, Muster für vertrauliche Daten, Web-Shells und mehr. Der Tester kann dieses Repository einfach auf einen neuen Testcomputer übertragen und hat dann Zugriff auf alle Arten von Listen, die er benötigt.

PHPStorm Mac-Version
Das neueste (2018.2.1) professionelle, integrierte PHP-Entwicklungstool

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors
Der beliebteste Open-Source-Editor

ZendStudio 13.5.1 Mac
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung