はじめに
このチュートリアルでは、Django と Django REST Framework (DRF) を使用して基本的な Web アプリケーションを構築する方法を説明します。 このアプリケーションは書籍コレクションを管理し、REST API を介して CRUD (作成、読み取り、更新、削除) 操作を可能にします。
前提条件
- Python 3.8 以降。
- Python と Django の基礎知識。
- pip (Python パッケージ インストーラー)。
- 仮想環境のセットアップ (例:
venv
) に精通していること。
ステップ 1: 環境セットアップ
推奨される VM 構成:
- RAM: 8 GB
- プロセッサ: 4 コア (8 スレッド)
- ストレージ: 100 GB
- ネットワーク: ブリッジ ネットワーク (一意の IP の場合) または NAT (ホスト経由のインターネット アクセスの場合)。
VM セットアップ:
- 信頼できるソース (公式 Ubuntu サイトなど) から
ubuntu-22.04-server-cloudimg-amd64.ova
イメージをダウンロードします。 - VMware Workstation、Fusion、または ESXi を開いて、OVA ファイルをインポートします。画面上の指示に従ってください。
- VM に名前を付けます (例:
TMS_VM
)。 - 上記の推奨事項に従って、VM のメモリ、プロセッサ、ハードディスク、およびネットワーク設定を構成します。
Ubuntu 22.04 サーバー構成:
-
VM を起動します。
-
ログインしてシステムを更新します:
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
-
重要なツールをインストールします:
sudo apt install git python3 python3.10-venv python3-pip python3-venv git build-essential -y
-
ユーザーの作成: 次のコマンドは、適切な権限を持つ
django
という名前のユーザーを作成します。"your_email@example.com"
を実際のメール アドレスに忘れずに置き換えてください。sudo groupadd bulletproof sudo adduser django sudo usermod -aG bulletproof django
-
プロジェクトディレクトリを作成します:
mkdir /home/django/projects
-
グループの所有権と権限を調整します:
sudo chown :bulletproof /home/django/projects sudo chmod 775 /home/django/projects sudo usermod -d /home/django/projects django sudo chown django:bulletproof /home/django/projects su - django
VS コードのセットアップ (リモート SSH):
Python、Pylance、Flake8、Black、および Django 拡張機能を VS Code にインストールします。 pip を使用して、Flake8 と Black も VM にインストールされていることを確認します。仮想環境の Python インタープリターを使用し、lint とフォーマットを有効にするように VS Code を構成します。 構成用の pyproject.toml
および .flake8
ファイルを作成します (元のドキュメントの例を参照)。
Python セットアップ:
-
仮想環境を作成します:
mkdir tms && cd tms python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate # (env\Scripts\activate on Windows)
-
Django と DRF をインストールします:
pip install django djangorestframework
-
Django プロジェクトを作成します:
django-admin startproject tms .
-
開発サーバーを実行します:
python manage.py runserver 0.0.0.0:8000
DisallowedHost
エラーが発生した場合は、サーバーの IP アドレスをALLOWED_HOSTS
のsettings.py
に追加します。
Git リポジトリのセットアップ:
-
README.md
、requirements.txt
(pip freeze > requirements.txt
を使用)、LICENSE
、.gitignore
ファイルを作成します。 - SSH キーを生成します:
ssh-keygen -t ed25519 -C "your_email@example.com"
。公開キーを GitHub アカウントに追加します。 - Git リポジトリを初期化します:
git init
- リモート リポジトリを追加します:
git remote add origin git@github.com:username/repository.git
- 変更をコミットしてプッシュします:
git add .
、git commit -m "Initial commit"
、git push -u origin main
VM スナップショット:
初期セットアップ後に VMware のスナップショット機能を使用して VM のスナップショットを作成します。 「InitialSetup」など、わかりやすい名前を付けます。
以上がTMS プロジェクト用の Bulletproof Django APIの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

AlaySaregenerallymorememory-effictient forstring forstring inumericaldataduetotheirfixed-sizenature anddirectmoryaccess.1)AraysstoreElementsinaCourowlock、Reducingoverheadfrompointertersormetadata.2)リスト

ToconvertaPythonlisttoanarray,usethearraymodule:1)Importthearraymodule,2)Createalist,3)Usearray(typecode,list)toconvertit,specifyingthetypecodelike'i'forintegers.Thisconversionoptimizesmemoryusageforhomogeneousdata,enhancingperformanceinnumericalcomp

Pythonリストは、さまざまな種類のデータを保存できます。サンプルリストには、整数、文字列、フローティングポイント番号、ブール膜、ネストされたリスト、辞書が含まれています。リストの柔軟性は、データ処理とプロトタイピングにおいて価値がありますが、コードの読みやすさと保守性を確保するためには注意して使用する必要があります。

Pythondoesnothavebuiltinarays; usethearmoduleformemory-efficienthogeneousdatastorage、while-lelistSareversatileformixeddatypes.Arraysareeffientive for forlardatedateSetsetype、wheneasofferistofibuliestibuliestuseduseerieartusedoersorerdatatess。

sostCommonlylysedModule forcreatinginpythonisnumpy.1)numProvidesefficientToolsForArrayoperations、理想的なfornumericaldata.2)arrayscanbecreatedusingnp.array()for1dand2dstructures.3)

toAppendElementStoapyThonList、usetheappend()methodforsingleelements、extend()formultipleElements、andinsert()forspecificopsitions.1)useappend()foraddingoneElementatheend.2)useextend()toaddmultipleelementseffictience.3)

To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。


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