


Django est un framework Web open source basé sur le langage Python, qui permet aux développeurs de créer rapidement des applications Web via le modèle de conception modèle-vue-contrôleur (MVC) de Django. La version de Django se met à jour très rapidement. Il existe jusqu'à présent plusieurs versions. Cet article fournira une analyse approfondie des avantages et des inconvénients des différentes versions pour vous aider à prendre des décisions éclairées et fournira des exemples de code spécifiques.
- Version Django 1.8
Django 1.8 est la version la plus ancienne et relativement complète. Elle fournit de nombreuses fonctions importantes qui sont également utilisées dans les versions ultérieures, telles que la détection du système et le cadre de migration. De plus, Django 1.8 dispose non seulement d'une documentation riche et d'un bon support linguistique, mais prend également en charge deux versions linguistiques : Python2 et Python3.
En plus des avantages ci-dessus, Django 1.8 présente également des inconvénients. Premièrement, ses problèmes de sécurité limiteront certains besoins de développement. Deuxièmement, Django 1.8 est relativement lent et ne peut pas tirer pleinement parti du matériel moderne.
- Version Django1.11
Django1.11 est une version intermédiaire sortie en 2017. Elle a apporté de nombreuses améliorations basées sur Django1.8. Une amélioration majeure de Django 1.11 est l'amélioration du modèle, y compris la prise en charge de la rétrocompatibilité et l'ajout d'extensions de champs. De plus, Django 1.11 utilise également de nouvelles fonctionnalités de langage, prend en charge la version Python 3 et les fonctions importantes sont plus faciles à utiliser.
Par rapport à Django 1.8, Django 1.11 contient également quelques autres nouvelles fonctionnalités. Il ajoute la prise en charge des cookies cryptés, qui peuvent protéger au maximum la confidentialité des utilisateurs. De plus, Django 1.11 ajoute également des améliorations de performances à l'interface utilisateur d'administration, rendant le panneau d'administration plus rapide et plus efficace.
Bien sûr, Django 1.11 présente également quelques défauts. Comme avec Django 1.8, des problèmes de sécurité subsistent. De plus, en raison du traitement de compatibilité ascendante, certaines fonctionnalités haut de gamme de Django 1.11 ne peuvent pas être utilisées normalement.
- Version Django2.0
Django2.0 est la dernière version, qui a apporté de nombreuses améliorations basées sur Django1.11. Django 2.0 résout un grand nombre de problèmes de sécurité existants. Dans le même temps, la prise en charge de codes Python 2 et Python 3 plus manifestement différents peut faciliter leur utilisation par les développeurs. De plus, Django 2.0 a amélioré les performances et l'efficacité à bien des égards.
Dans Django 2.0, l'une des nouvelles fonctionnalités les plus populaires concerne les vues asynchrones. Les vues asynchrones sont un nouveau type de vue capable de gérer plusieurs requêtes simultanément. Il élimine le temps d'attente des opérations d'E/S du framework Django, améliorant ainsi la vitesse de traitement des connexions simultanées.
En plus de la fonctionnalité d'affichage asynchrone, Django 2.0 a également apporté de nombreuses améliorations au panneau de gestion et à la publication de routes, améliorant ainsi l'efficacité des développeurs.
Cependant, Django2.0 a également quelques problèmes, le plus évident étant le support de Python2. Depuis que Python2 a arrêté la maintenance, de nombreux développeurs ont commencé à utiliser Python3. Cela n'affectera pas les utilisateurs de Python3 ni les nouveaux utilisateurs de Django2.0, mais il y aura certaines restrictions pour les utilisateurs de Python2.
Exemple de code :
Examinons ensuite un exemple qui montre comment créer des vues et des itinéraires de base dans différentes versions de Django.
Le premier est le code de la version Django 1.8 :
'''views.py'''
from 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'),
]
Le code ci-dessus est responsable de la gestion d'une requête HTTP GET de base et de l'affichage d'un simple message de chaîne. Alors comment réexécuter ce code dans différentes versions de Django ?
Dans Django 1.11, vous devez mettre à jour les vues comme ceci :
'''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'),
]
Dans Django2.0, vous devez changer les vues de fonctions simples en définies sur les classes Méthode :
'''views.py'''
depuis django.http import HttpResponse
depuis django.views import View
class HelloView(View):
def get(self, request): return HttpResponse("Hello Django 2.0")
'''urls.py'''
depuis le chemin d'importation de django.urls
from .views import HelloView
urlpatterns = [
path('', HelloView.as_view(), name='hello'),
]
Comme vous pouvez le constater, bien qu'il existe de nombreuses différences entre les différentes versions de Django, lorsque vous vous familiarisez avec les changements et comprenez quelles versions vous conviennent le mieux. tout ira bien pour l'utiliser lorsqu'il répond à vos besoins de développement.
Conclusion :
Cet article a examiné plusieurs versions de Django, de Django1.8 à Django2.0, chaque version a ses propres avantages et inconvénients. Django1.8 est la version la plus ancienne et relativement complète, avec une documentation riche et un bon support linguistique. Django 1.11 ajoute la prise en charge des cookies et des améliorations de performances au panneau d'administration pour mieux répondre aux besoins des développeurs. Django 2.0 a résolu de nombreux problèmes de sécurité qui existaient dans les versions précédentes et a fourni des vues asynchrones et d'autres améliorations de performances pouvant améliorer l'efficacité des développeurs.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Python et C ont des différences significatives dans la gestion et le contrôle de la mémoire. 1. Python utilise la gestion automatique de la mémoire, basée sur le comptage des références et la collecte des ordures, simplifiant le travail des programmeurs. 2.C nécessite une gestion manuelle de la mémoire, en fournissant plus de contrôle mais en augmentant la complexité et le risque d'erreur. Quelle langue choisir doit être basée sur les exigences du projet et la pile de technologie d'équipe.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Que ce soit pour choisir Python ou C dépend des exigences du projet: 1) Python convient au développement rapide, à la science des données et aux scripts en raison de sa syntaxe concise et de ses bibliothèques riches; 2) C convient aux scénarios qui nécessitent des performances élevées et un contrôle sous-jacent, tels que la programmation système et le développement de jeux, en raison de sa compilation et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Python est largement utilisé dans la science des données et l'apprentissage automatique, s'appuyant principalement sur sa simplicité et son puissant écosystème de bibliothèque. 1) Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données, 2) Numpy fournit des calculs numériques efficaces, et 3) Scikit-Learn est utilisé pour la construction et l'optimisation du modèle d'apprentissage automatique, ces bibliothèques font de Python un outil idéal pour la science des données et l'apprentissage automatique.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.


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