


Extension du modèle utilisateur de Django : OneToOneField vs substitution de modèle utilisateur personnalisé
L'extension du modèle utilisateur Django par défaut permet une personnalisation et des fonctionnalités supplémentaires. Cet article traite de deux approches principales :
Modèle de profil OneToOneField
La méthode recommandée par Django implique la création d'une relation OneToOneField entre le modèle User et un autre modèle contenant les champs personnalisés. . Connu sous le nom de modèle de profil, il est idéal pour stocker des informations spécifiques à l'utilisateur qui ne sont pas directement liées à l'authentification.
Substitution de modèle utilisateur personnalisé
Cette approche remplace l'utilisateur de Django. modèle avec un personnalisé. Il s'agit d'un changement radical, généralement utilisé lorsque le modèle User intégré est insuffisant pour les besoins d'authentification du projet (par exemple, en utilisant l'e-mail comme nom d'utilisateur). Cependant, cette méthode nécessite des modifications du module d'authentification de Django et n'est pas recommandée pour la plupart des scénarios. Copier ou modifier la classe User réelle dans l'arborescence source de Django est également fortement déconseillé.
Choisir entre les approches
Le choix entre les deux méthodes dépend des exigences du projet. Si les données personnalisées concernent le profil de l'utilisateur et ne sont pas pertinentes pour l'authentification, l'approche OneToOneField est préférable. Cependant, si le mécanisme d'authentification lui-même doit être modifié (par exemple, en utilisant l'e-mail comme nom d'utilisateur), la méthode de substitution de modèle d'utilisateur personnalisé peut être nécessaire.
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Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

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